宽度学习(Broad Learning System, BLS)是一种通过扩展网络宽度而非深度来提升学习效率和能力的神经网络框架。其核心特点包括避免梯度消失、简化训练过程、支持增量学习以及与其他机器学习算法的灵活结合。BLS的结构主要由特征映射层、增强节点层和输出层组成,能够高效地进行特征提取和结果输出。 宽度...
我也是最近才知道除了深度学习,还有一个神经网络叫宽度学习(下文统称BLS)。 1:Introduction 宽度学习是澳门大学科技学院院长陈俊龙和其学生于2018年1月发表的文章提出的,文章名为《Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture》 据论文所述:深...
宽度学习算法能够逐步更新建模系统,而不需要从头开始重新训练。「对于结构改变或输入变化是而不需要从头开始训练学习。因为学习时间非常快,也可以利用网格搜索很快速地找到一个优化的 BLS 结构。」陈俊龙教授告诉 AI 科技评论。 作为一个「无需深度结构的高效增量学习系统」,BLS 实际上也存在着难点与挑战。在训练过程中...
宽度并非越大越好存在资源与效果平衡问题。某图像识别实验里增加宽度提升识别准确率。宽度增加能为模型带来更多的特征学习空间。宽度的变化会对模型的训练速度产生作用。宽度改变可能引发梯度消失或爆炸等状况。合理的宽度调整可优化模型的泛化性能。在语音识别任务中宽度调整影响识别精度。宽度-深度学习需考虑硬件对宽度的...
一、宽度学习的前世今生 宽度学习系统(BLS) 一词的提出源于澳门大学科技学院院长陈俊龙和其学生于2018年1月发表在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,VOL. 29, NO. 1的一篇文章,题目叫《Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for ...
宽度学习的前⾝实际上是已经被⼈们研究了很久的随机向量函数连接⽹络random vector functional-link neural network (RVFLNN)，如图所⽰：咋⼀看这⽹络结构没有什么奇特之处，其实也对，就是在单层前馈⽹络（SLFN）中增加了从输⼊层到输出层的直接连接。⽹络的第⼀层也叫输⼊层，第⼆层改名了...
宽度学习 Picanur 3 人赞同了该文章 一、BLS实现过程 训练过程:输入数据按照行数为样本数,列数为特征维数输入,X维度(60000,784);输入数据标准化;给输入数据最后一列添加0.1的固定偏置,X维度(60000,785);开始循环给每个特征节点窗计算输出,随机生成每个窗的权重,每个窗权重都不一样,窗权重W维度(785,10),利用...
摘要:宽度学习是一种不依赖深度结构的神经网络结构,其优秀的运算速度和简洁的结构可以说是机器学习界的一股清流。本文将从原理和代码实现的角度对其进行分析和梳理,由于笔者水平有限,不足之处还望各位楷正。 首先,放一些很好的参考资料连接: 澳门大学陈俊龙:无需深度结构的高效增量学习系统 | 雷锋网雷锋网对于宽度学...
它旨在解决传统深度学习在一些应用场景下所面临的问题,如模型训练复杂度高、对大规模数据过度依赖等。宽度学习以一种相对简单且高效的方式构建神经网络模型,其通过在网络结构上采用宽度扩展的策略,快速地对数据进行学习和特征提取。 二、宽度学习相关文献中的关键技术与算法注释 1. 随机向量函数连接(RVFL) - 在宽度...
一、宽度学习的前世今生 宽度学习系统(BLS) 一词的提出源于澳门大学科技学院院长陈俊龙和其学生于2018年1月发表在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS,VOL. 29, NO. 1的一篇文章,题目叫《Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System...