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極速學習機不僅僅是有效的分類器，還能應用到半監督學習中，但是，半監督極速學習機和拉普拉斯光滑孿生支持向量機一樣，是一種淺層學習算法．深度學習實現了復雜函數的逼近并緩解了以前多層神經網絡算法的局部最小性問題，目前在機器學習領域中引起了廣泛的關注．多層極速學習機（ML-ELM）是根據深度學習和極速學習機的思想提出的算法，通過堆疊極速學習機一自動編碼器算法（ELM-AE）構建多層神經網絡模型，不僅實現了復雜函數的逼近，并且訓練過程中無需迭代，學習效率高，把流形正則化框架引入ML-ELM中，提出拉普拉斯多層極速學習機算法（Lap-ML-ELM）．然而，ELM-AE不能很好地解決過擬合問題．針對這一問題，把權值不確定引入ELM-AE中，提出權值不確定極速學習機一自動編碼器算法（WU-ELM-AE），可學習到更為魯棒的特征．最后，在前面兩種算法的基礎上提出權值不確定拉普拉斯多層極速學習機算法（WUL-ML-ELM），它堆疊WU-ELM-AE構建深度模型，并用流形正則化框架求取輸出權值．該算法在分類精度上有明顯提高并且不需花費太多的時間．實驗結果表明，Lap-ML-ELM與WUL-ML-ELM都是有效的半監督學習算法。
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