本發明涉及到機器學習中在線學習領域,引入自適應記憶因子和遺忘機制提出了一種新型的在線極限學習機。一般來說在流式數據更新過程中,新數據相比舊數據更能反映當前數據的特征,失效數據是無法體現當前數據的特征。因此更新模型時,新數據對模型的貢獻較大;舊數據對模型的貢獻較??;失效數據的貢獻為零。通過引入遺忘機制淘汰失效數據。同時引入自適應記憶因子調節新、舊數據對模型的貢獻,從而提高模型的預測精度。
聲明:
“記憶減退型在線序列極限學習機” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)