基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法OA

基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。