论文研究基于并行学习的多层极限学习机.pdf
为了进一步提高极限学习机的学习性能，将并行学习的思想引入单层极限学习机，并提出了基于并行学习的多层极限学习机模型。实验结果表明，该模型比传统的单层极限学习机、多层极限学习机以及传统基于误差反向学习的深度学习模型分类准确率高、收敛速度快。
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