基于均匀性点集设计的极速学习机隐层节点设计

  • 报告人: 梁勇奇博士西安交通大学航天航空学院
  • 报告地址: 数学学院西303报告厅
  • 报告时间: 梁勇奇:5月28日 11:00--11:40
  • 主题摘要:
以神经网络中近年来受到较大关注的极速学习机为研究对象,探讨其隐层节点设计的问题。首先给出隐层节点设计问题的数学描述,引出以参数的先验概率分布与隐层节点的失配距离作为设计指标,引入了星偏差作为隐层节点设计的准则,比较了不同设计准则所得到的均匀性点集设计与Monte-Carlo法得到点集对算法性能的影响,分析了均匀性点集设计准则的性能差异,并针对一类应用问题做了数值仿真。