凯鲁嘎吉
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宽度学习系统(Broad Learning System, BLS)

作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/

更新:对于ELM,只做科普,别做学术。

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,稀疏自编码器(Sparse Auto Encoder),以及Greville定理,其中Greville定理用于增量学习,分块矩阵求伪逆,详细推导请参考[3][4]与博客第四部分。
  2. 宽度学习系统(Broad Learning System, BLS):宽度学习系统的增量学习总体框架、增加额外的增强节点、增加额外的特征映射节点、增加额外的输入数据。
  3. 宽度学习系统(BLS)与极限学习机(ELM)的区别与联系。

1. 基础知识

2. 宽度学习系统(Broad Learning System, BLS)

3. 宽度学习系统(BLS)与极限学习机(ELM)、随机向量函数链网络(Random Vector Functional-Link Network, RVFLNN)的区别与联系

4. 关于Greville方法的参考

计算A的伪逆的Greville方法是一种有限迭代法,它在已知矩阵的前k列所构成子矩阵的广义逆矩阵基础上,来构造前k+1列所构成子矩阵的广义逆矩阵。因此,若矩阵A有n列,则经过n步就可得到A的伪逆。本节参考[3]。

5. 参考文献

[1] C. L. P. Chen and Z. Liu, "Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 1, pp. 10-24, Jan. 2018, doi: 10.1109/TNNLS.2017.2716952.

[2] Broad Learning System https://broadlearning.ai/

[3] 程云鹏, 张凯院, 徐仲. 高等学校教材 矩阵论[M]. 西北工业大学出版社, 1989.

[4] 王松桂. 广义逆矩阵及其应用[M]. 北京工业大学出版社, 1996.

[5] Extreme Learning Machine - 凯鲁嘎吉 - 博客园 

[6] 字典更新与K-SVD 之矩阵的奇异值分解(SVD) - 凯鲁嘎吉 - 博客园

[7] 澳门大学陈俊龙 | 宽度学习系统:一种不需要深度结构的高效增量学习系统 - 云基智能机器人实验室 

[8] 图Lasso求逆协方差矩阵(Graphical Lasso for inverse covariance matrix) 之近端梯度下降(Proximal Gradient Descent, PGD) - 凯鲁嘎吉 - 博客园 

[9] 最新综述:X. Gong, T. Zhang, C. L. P. Chen and Z. Liu, "Research Review for Broad Learning System: Algorithms, Theory, and Applications," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 9, pp. 8922-8950, Sept. 2022, doi: 10.1109/TCYB.2021.3061094.

posted on 2020-10-28 13:02  凯鲁嘎吉  阅读(9714)  评论(0编辑  收藏  举报