Mixed continuous/binary quantum-inspired learning system with non-negative least square optimisation for automated design of regularised ensemble extreme learning machines
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a hybrid quantum-inspired evolutionary algorithm (QIEA) is proposed to automatically design regularised ensemble extreme learning machines (EELMs). Quantum evolutionary computing is a relatively recent spot-lighted concept which takes advantage from both the evolutionary and quantum computing laws. In general, QIEAs have been proven to be really powerful for optimising complex engineering tasks. The fascinating trait of observation operator in QIEA enables us to transform the quantum bits to both the binary and continuous spaces. Here, the authors present a mix continuous/binary version of QIEA, to find out whether it is suited for designing regularised EELMs. Indeed, the design process of EELM is conducted at two different levels, i.e. hyper and low levels. At the low level, some novel criteria are presented in the form of penalty functions to enable the optimiser searching for parsimonious, compact and accurate regularised extreme learning machines, as individual components of the ensemble. At the hyper-level, the non-negative least square error optimisation technique is utilised to deterministically find the most eligible components for designing the ensemble. Through extensive numerical experiments, the authors demonstrate that the proposed method is really efficient for the automated design of EELM identifiers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».