![](/images/graphics-bg.png)
Stream-Based Extreme Learning Machine Approach for Big Data Problems
المؤلفون المشاركون
Horta, Euler Guimarães
Castro, Cristiano Leite de
Braga, Antônio Pádua
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-09-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Big Data problems demand data models with abilities to handle time-varying, massive, and high dimensionaldata.
In this context, Active Learning emerges as an attractive technique for the development of highperformance models using few data.
The importance of Active Learning for Big Data becomes more evidentwhen labeling cost is high and data is presented to the learner via data streams.
This paper presents a novelActive Learning method based on Extreme Learning Machines (ELMs) and Hebbian Learning.
Linearizationof input data by a large size ELM hidden layer turns our method little sensitive to parameter setting.
Overfitting is inherently controlled via the Hebbian Learning crosstalk term.
We also demonstrate that asimple convergence test can be used as an effective labeling criterion since it points out to the amount oflabels necessary for learning.
The proposed method has inherent properties that make it highly attractiveto handle Big Data: incremental learning via data streams, elimination of redundant patterns, and learningfrom a reduced informative training set.
Experimental results have shown that our method is competitivewith some large-margin Active Learning strategies and also with a linear SVM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Horta, Euler Guimarães& Castro, Cristiano Leite de& Braga, Antônio Pádua. 2015. Stream-Based Extreme Learning Machine Approach for Big Data Problems. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072945
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Horta, Euler Guimarães…[et al.]. Stream-Based Extreme Learning Machine Approach for Big Data Problems. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072945
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Horta, Euler Guimarães& Castro, Cristiano Leite de& Braga, Antônio Pádua. Stream-Based Extreme Learning Machine Approach for Big Data Problems. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072945
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1072945
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)