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SVD-based methods

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  1. RESEARCH · CL_135222 ·

    研究论文分析伪逆型极限学习机的谱稳定性

    本研究论文探讨了使用伪逆方法计算输出权重的极限学习机（ELMs）的谱稳定性。研究表明，隐藏层矩阵的最小奇异值是放大输出权重扰动的关键因素，而条件数则量化了隐藏层的instability。奇异值分解（SVD）伪逆计算与迭代超幂法之间的比较表明，SVD方法在病态条件下提供了更好的可靠性。