Proceedings of ELM 2021 : Theory, Algorithms and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2024
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book contains papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2021, which was held in virtual on December 15-16, 2021. Extreme learning machines (ELM) aims to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental `learning particles' filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc.) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training dataand application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that 'random hidden neurons' capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers. This conference provides a forum for academics, researchers, and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning. This book covers theories, algorithms, and applications of ELM. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.…
N° de ref. del artículo 9783031216800
- Título
- Proceedings of ELM 2021 : Theory, Algorithms and Applications
- Autor
- Kaj-Mikael Björk
- Editorial
- Palgrave Macmillan
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031216806
- ISBN 13
- 9783031216800
- Peso del artículo
- 283 gramos
- Dimensiones
- 235x155x11 mm
This book contains papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2021, which was held in virtual on December 15–16, 2021. Extreme learning machines (ELM) aims to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental `learning particles’ filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc.) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training dataand application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that “random hidden neurons” capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers.
This conference provides a forum for academics, researchers, and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning.This book covers theories, algorithms, and applications of ELM. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.
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De la contraportada
This book contains papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2021, which was held in virtual on December 15-16, 2021. Extreme learning machines (ELM) aims to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental `learning particles' filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc.) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training dataand application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that "random hidden neurons" capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers.
This conference provides a forum for academics, researchers, and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning.This book covers theories, algorithms, and applications of ELM. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.
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