改进深度学习极限学习机：基于松鼠算法的数据分类

改进深度学习极限学习机：基于松鼠算法的数据分类

深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是近年来非常流行的一种基于浅层神经网络的快速训练方法。然而，ELM在处理一些较为复杂的数据集时面临着一些困难，例如过拟合、欠拟合等。为了克服这些问题，我们可以运用优化算法对ELM进行改进。

本文提出了一种改进的ELM模型，采用了松鼠算法（Squirrel Search Algorithm， SSA）来获得更好的性能。该算法模拟松鼠觅食的过程，具有全局搜索和局部搜索的能力，可以有效解决ELM中的优化问题。

以下是基于MATLAB实现的SSA-ELM源代码：

% Squirrel Search Algorithm for ELM
% X is the input matrix, Y is the output matrix, N is the number of hidden neurons.
function [beta,output,W]