Using artificial intelligence methods to improve the prediction rate and accuracy

Extreme Learning Machine (ELM), giriş ve gizli katman arasındaki bağlantıların ağırlıklarını ve ayrıca gizli katman önyargısını rastgele başlatan tek bir gizli katman ileri beslemeli sinir ağıdır. Birkaç gizli katman ve iki gizli katman vardır. Aynı veri kümesine uygulandığında, ELM'ler, rastgele oluşturulmuş ağırlıkları ve önyargıları korumak ve gizli katmanların sayısını artırmak gibi çeşitli iyileştirmeler içerir. ELM mimarisi içinde, seyrek yöntemlere nüfuz etmek için açgözlü bir algoritma da geliştirildi ve geleneksel yöntemlere göre bir iyileştirme sağlandı. Bu araştırma, dört ELM algoritmasının test doğruluğunu inceliyor: hepsi üç veri setindeki sınıflandırma hatalarını keşfetmek için kullanılan üç normal ELM algoritması ve açgözlü tek gizli katman ELM. Çalışmaların bulgularına göre açgözlü Extreme Learning Machine algoritması yüksek bir tahmin oranına ve iyi bir tahmin doğruluğuna sahiptir.