Extreme Learning Machines 2013: Algorithms and Applications (eBook)
VI, 225 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-04741-6 (ISBN)
In recent years, ELM has emerged as a revolutionary technique of computational intelligence, and has attracted considerable attentions. An extreme learning machine (ELM) is a single layer feed-forward neural network alike learning system, whose connections from the input layer to the hidden layer are randomly generated, while the connections from the hidden layer to the output layer are learned through linear learning methods. The outstanding merits of extreme learning machine (ELM) are its fast learning speed, trivial human intervene and high scalability.
This book contains some selected papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2013, which was held in Beijing China, October 15-17, 2013. This conference aims to bring together the researchers and practitioners of extreme learning machine from a variety of fields including artificial intelligence, biomedical engineering and bioinformatics, system modelling and control, and signal and image processing, to promote research and discussions of 'learning without iterative tuning'.
This book covers algorithms and applications of ELM. It gives readers a glance of the newest developments of ELM.
Freshwater Algal Bloom Prediction by Extreme Learning Machine in Macau Storage Reservoirs.- A Novel Scene Based Robust Video Watermarking Scheme in DWT Domain Using Extreme Learning Machine.- Stochastic Sensitivity Analysis using Extreme Learning Machine.
| Erscheint lt. Verlag | 8.7.2014 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Adaptation, Learning, and Optimization | Adaptation, Learning, and Optimization |
| Zusatzinfo | VI, 225 p. 100 illus., 74 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik | |
| Schlagworte | Computational Intelligence • extreme learning machines • Kernel Based Algorithms • Real-Time Learning/Reasoning • Robustness and Stability Analysis • Sequential and Incremental Learning • Universal Approximation and Convergence |
| ISBN-10 | 3-319-04741-8 / 3319047418 |
| ISBN-13 | 978-3-319-04741-6 / 9783319047416 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich