深度学习: 1,时间长:由于涉及到大量的超参数和复杂的结构,大多数神经网络的训练过程非常耗时。 2,重新训练:如果要更改神经网络的结构,或者增加样本,深度学习系统将遇到一个完整的重新训练过程。 宽度学习: 1,消除了训练过程长的缺点,并且提供了很好的泛化能力。 2,如果网络需要扩展,宽度学习网络可以快速重构,无需重...
宽度学习系统(BLS)是作为一种「深度学习网络的替代方法」被提出的,它基于将映射特征作为 RVFLNN(随机向量函数链接神经网络,random vector functional link neural network)输入的思想而设计。 上世纪 80 年代,早期的神经网络工作主要集中于解决调参与层次结构问题,特别是梯度下降参数的求解。当时还在美国攻读学位的陈俊龙...
宽度学习系统(Broad Learning System, BLS)由Chen等[1]提出,其基于“平展型”神经网络,因其高效性、结构灵活、且可以实现结构增量式学习等优势,引起了广泛的研究兴趣。该博客主要讲解BLS的大致原理与推导过程。 主要包括: 基础知识:奇异值分解(SVD),激活函数,普通方阵求逆(H可逆),求伪逆,岭回归与伪逆的近似,稀疏...
「如果在一个在应用的场景里,在准确度可以被接受的前提下,能用最短的时间来完成任务,这何尝不是两全其美的事情?」在智能控制方面,大部分的系统因为有反馈的回路,所以宽度学习网络可以很快速地来做包括系统确定、微调、及输入的更新在内的工作。另一个重要的思路在于,宽度学习可以很容易地置于客户端来执行,而不需...
宽度学习系统(Broad Learning System, BLS)宽度学习系统(Broad Learning System, BLS)由Chen等[1]提出,其基于“平展型”神经⽹络,因其⾼效性、结构灵活、且可以实现结构增量式学习等优势,引起了⼴泛的研究兴趣。该博客主要讲解BLS的⼤致原理与推导过程。主要包括:1. 基础知识:奇异值分解(SVD),激活...
中国自动化学会副理事长、华南理工大学教授陈俊龙首创的“宽度学习系统”,荣获2023年信息科学领域热点前沿第二名! 首提“宽度学习系统”,实现边缘端智能学习 早在上世纪80年代,陈俊龙教授在攻读博士学位的时候就有涉及“深度学习网络”。 ...
1.宽度学习系统的提出 宽度学习系统是在随机向量函数连接网络上提出来的,不同的是,宽度学习对输入数据进行了映射,构造了映射特征,然后对映射特征激活为增强特征,两部分特征一起输入到顶层。宽度学习系统的结构见下图。这篇文章的作者还提出了一个备选增强节点的宽度学习系统结构,当映射特征节点数目和增强节点数目一致的...
澳门大学讲座教授陈俊龙教授在近年来致力于解决这一问题。结合他在早期所做的单隐层网络的相关研究,陈俊龙教授提出了一个名为「宽度学习系统」(Broad Learning System,BLS)的网络结构,并从去年开始在多个场合提及这一概念。 今年年初,陈俊龙教授团队的相关论作「Broad Learning System: An Effective and Efficie...
宽度学习系统脱胎于随机向量函数链接神经网络(RVFLNN)[1]-[3],其结构如下图所示。 在RVFLNN中,强化结点由输入结点x进行非线性变换得到,理论上来说,只要这样的非线性结点足够多,该网络就能有足够的非线性能力来模拟任何非线性函数。若将输入结点和强化结点视为神经网络的同一层(即A),则整个网络待确定的参数只有权重...
澳门大学讲座教授陈俊龙教授在近年来致力于解决这一问题。结合他在早期所做的单隐层网络的相关研究,陈俊龙教授提出了一个名为「宽度学习系统」(Broad Learning System,BLS)的网络结构,并从去年开始在多个场合提及这一概念。 今年年初,陈俊龙教授团队的相关论作「Broad Learning System: An Effective and Efficie...