Representation learning using deep random vector functional link networks for clustering
Random Vector Functional Link (RVFL) Networks have received a lot of attention due to the fast training speed as the non-iterative solution characteristic. Currently, the main research direction of RVFLs has supervised learning, including semi-supervised and multi-label. There are hardly any unsuper...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hu, Minghui, Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/161793 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Random vector functional link neural network based ensemble deep learning
بواسطة: Shi, Qiushi, وآخرون
منشور في: (2022) -
Stacked autoencoder based deep random vector functional link neural network for classification
بواسطة: Katuwal, Rakesh, وآخرون
منشور في: (2020) -
An enhanced ensemble deep random vector functional link network for driver fatigue recognition
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Online dynamic ensemble deep random vector functional link neural network for forecasting
بواسطة: Gao, Ruobin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Jointly optimized ensemble deep random vector functional link network for semi-supervised classification
بواسطة: Shi, Qiushi, وآخرون
منشور في: (2022)