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English(EN) RoBell-RVFL: A Robust Generalized Bell Random Vector Functional Link Network

两篇新论文提出鲁棒的 RVFL 网络变体以应对噪声数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的研究论文介绍了增强随机向量函数链接（RVFL）网络鲁棒性的新方法。RVFL 网络以其效率而闻名，但容易受到噪声数据的影响。第一篇论文 RoBell-RVFL 提出了一种质量感知、样本级别的加权机制，该机制在自适应地降低受噪声或异常值影响的多数类样本权重时，保留了少数类信息。第二篇论文 KRPRVFL 集成了一个核风险敏感的 p 次幂均值标准和一个协作学习机制，以减轻损坏样本的影响并提高稳定性。两种方法都在基准数据集上进行了评估，并在标签噪声和类别不平衡的情况下，相比现有的 RVFL 变体表现出更优越的性能。 AI

影响 这些新的 RVFL 网络变体在处理噪声和不平衡数据集时提供了改进的性能，有可能扩大它们在现实世界分类任务中的应用范围。

排序理由 两篇在 arXiv 上发表的学术论文，介绍了新的模型架构。

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两篇新论文提出鲁棒的 RVFL 网络变体以应对噪声数据

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · A. Rahaman, A. Quadir, M. Tanveer ·

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  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · A. Quadir, A. Rahaman, Mushir Akhtar, M. Tanveer ·

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