Python32 极限学习机ELM

极限学习机（ELM）是一种简单的单层前馈神经网络（SLFN）学习算法。理论上，极限学习机算法（ELM）往往以极快的学习速度提供良好的性能（属于机器学习算法），由Huang等人提出。ELM的主要特点是它的学习速度非常快，相比传统的梯度下降方法（如BP神经网络），ELM不需要迭代过程。其基本原理是随机选择隐藏层的权重和偏置，然后通过最小化输出层的误差来学习输出权重。

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ELM算法的主要步骤

1. 随机初始化输入到隐藏层的权重和偏置：

   • 隐藏层的权重和偏置是随机生成的，并且在训练过程中保持不变。

2. 计算隐藏层的输出矩阵（即激活函数的输出）：

   • 使用激活函数（如sigmoid、ReLU等）计算隐藏层的输出。

3. 计算输出权重：