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极限学习机（ELM）是模式识别和机器学习中的快速且有效的神经网络模型，当标记的训练样本不足以使其下降。转移学习通过使用不同但相关域中的大量标记样本来帮助目标任务学习可靠的模型。在本文中，我们提出了一台具有知识传递性的监督极限学习机器，称为“转移极限学习机器”，具有输出权重对齐（telm-Owa）。首先，它通过对齐由来自源和目标域标记的样品训练的ELM的输出权重矩阵来减少域之间的分布差异。其次，将域间ELM输出权重矩阵之间的近似值添加到目标函数中，以进一步实现知识的跨域转移。tirdly，我们将目标函数视为最小平方问题，并将其转换为标准的ELM模型，以便有效地解决。最后，通过对16组图像数据集和6组文本数据集进行了分类实验对所提出算法的效果进行了验证，结果证明了我们方法相对于其他ELM模型和转移学习方法的竞争性能。
研究文章转移具有输出权重对准的极限学习机
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