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Mexican Hat Wavelet Kernel ELM for Multiclass ClassificationELM de núcleo de ondícula de sombrero mexicano para la clasificación multiclase

Resumen

La máquina de aprendizaje extremo Kernel (KELM) es una novedosa red neuronal feedforward, ampliamente utilizada en problemas de clasificación. Hasta cierto punto, resuelve los problemas existentes de los nodos no válidos y la gran complejidad computacional en ELM. Sin embargo, el clasificador KELM tradicional suele tener una precisión de prueba baja cuando se enfrenta a problemas de clasificación multiclase. Para resolver el problema anterior, en este trabajo se propone un nuevo clasificador, el clasificador KELM de wavelet de sombrero mexicano. El clasificador propuesto mejora con éxito la precisión del entrenamiento y reduce el tiempo de entrenamiento en los problemas de clasificación multiclase. Además, se demuestra rigurosamente la validez de la ondícula de sombrero mexicano como función kernel de ELM. Los resultados experimentales en diferentes conjuntos de datos muestran que el rendimiento del clasificador propuesto es significativamente superior a los clasificadores comparados.

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