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極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）會(huì)大量映射到激活函數(shù)的飽和區(qū)域，同時(shí)隱含層輸入與輸岀遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能獲得共同的分布方式，導(dǎo)致泛化性能大打折扣。針對(duì)這一問題，研究了在高斯分布下優(yōu)化激活函數(shù)中仿射變換（AT）的極限學(xué)習(xí)機(jī)，主要思想是在隱含層輸入數(shù)據(jù)上引入新型的線性關(guān)系，利用梯度下降算法對(duì)誤差函數(shù)中的縮放參數(shù)和平移參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以滿足隱含層輸岀能夠高度服從高斯分布?；诟咚狗植加?jì)算仿射參數(shù)的方法，能夠保證隱節(jié)點(diǎn)相互獨(dú)立的同時(shí)，也強(qiáng)調(diào)了高度的依賴關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)際分類數(shù)據(jù)集和圖像回歸數(shù)據(jù)集中，隱含層輸岀數(shù)據(jù)不能很好地服從均勻分布，但服從高斯分布趨勢，總體上能夠達(dá)到更好的實(shí)驗(yàn)效果與原始ELM算法和AT-ELM1算法比較，均有顯著的改善。
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