Deep Convolutional Extreme Learning Machine and Its Application in Handwritten Digit Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, some deep learning methods have been developed and applied to image classification applications, such as convolutional neuron network (CNN) and deep belief network (DBN).
However they are suffering from some problems like local minima, slow convergence rate, and intensive human intervention.
In this paper, we propose a rapid learning method, namely, deep convolutional extreme learning machine (DC-ELM), which combines the power of CNN and fast training of ELM.
It uses multiple alternate convolution layers and pooling layers to effectively abstract high level features from input images.
Then the abstracted features are fed to an ELM classifier, which leads to better generalization performance with faster learning speed.
DC-ELM also introduces stochastic pooling in the last hidden layer to reduce dimensionality of features greatly, thus saving much training time and computation resources.
We systematically evaluated the performance of DC-ELM on two handwritten digit data sets: MNIST and USPS.
Experimental results show that our method achieved better testing accuracy with significantly shorter training time in comparison with deep learning methods and other ELM methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pang, Shan& Yang, Xinyi. 2016. Deep Convolutional Extreme Learning Machine and Its Application in Handwritten Digit Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099633
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pang, Shan& Yang, Xinyi. Deep Convolutional Extreme Learning Machine and Its Application in Handwritten Digit Classification. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099633
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pang, Shan& Yang, Xinyi. Deep Convolutional Extreme Learning Machine and Its Application in Handwritten Digit Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099633
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099633
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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