极限学习机(Extreme Learning Machine)ELM

最新推荐文章于 2025-07-25 03:23:25 发布
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极限学习机(ELM)是一种针对单隐含层前馈神经网络的算法，以随机初始化输入权重和偏置实现高效学习。其在分类、回归等问题中表现出高学习效率和泛化能力。算法主要通过最小化误差来确定输出权重，学习过程简化为求解线性系统，避免了隐含层参数调整，确保快速收敛。

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二、ELM
1、算法介绍及功能
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM是一种针对单隐含层前馈神经网络(Single-hiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork,SLFN)的神经网络的算法。最大的特点是输入权值和隐含节点的偏置都是在给定范围内随机生成的，被证实学习效率高且泛化能力强。训练时的主要目的在于输出层的权值求解。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。
2、算法结构及原理
ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。
这里写图片描述

（1）对于一个单隐层神经网络(见Figure1),假设有N个任意的样本这里写图片描述，其中，这里写图片描述,这里写图片描述。对于一个有L个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为这里写图片描述
其中，

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极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFN），由黄广斌教授于2006年提出。ELM的核心思想是随机初始化输入层到隐层的权重和偏置，并通过最小二乘法直接计算隐层到输出层的权重。ELM具有训练速度快、泛化性能好等优点，广泛应用于分类、回归和特征学习等任务。fx∑i1Lβigwi⋅xbifxi1∑L​βi​gwi​⋅xbi​其中，LLL是隐层神经元的数量，wiw_iw。
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在训练过程中只需优化输出层到隐藏层的连接权重即可。self.input_weights = np.random.rand(input_size, hidden_size) # 初始化输入层到隐藏层的连接权重。self.input_weights = np.random.rand(input_size, hidden_size) # 初始化输入层到隐藏层的连接权重。self.beta = np.random.rand(hidden_size, num_classes) # 输出层到隐藏层的连接权重。
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极限学习机
...
06-09 3048
由于直接计算涉及大量具体数值，这里仅展示概念性步骤，实际数值运算通常需要借助编程语言（如Python）和相应的数学库（如NumPy）完成。当然，让我们更深入地探讨极限学习机（ELM）的工作原理，并涉及一些基本公式。：尽管其权重初始化是随机的，但研究表明，在很多情况下ELM仍能展现出良好的。首先，我们需要整理数据，并将其转换为方便计算的格式。是偏置项，它们都是随机初始化的，并且在学习过程中保持不变。请注意，上述代码仅为示例，实际应用中还需考虑更多因素，如。，即在未见过的数据上也能做出准确的预测或分类。
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极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的人工神经网络学习算法，由Huang等人在2004年提出。它主要应用于分类和回归问题，尤其在处理大规模数据集时表现出色，因为它的训练过程只需要一次矩阵运算，...
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Moore-Penrose（MP）广义逆来确定输出权值， 便可以获得唯一最优解。这种学习方法使网络 具有良好泛化性能和快速学习速度，并且避免 了基于梯度下降学习方法的容易陷入局部极 小、训练次数过多、性能指标以及学习率的确 定等。由于 ELM 的这些优良特性，使它在其 它领域中有着非常广泛的应用。
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什么是极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）？如果你不想深究它，只想知道它是什么、有什么优点的话，那我告诉你： 极限学习机就是个特殊的前向传播网络或者叫前馈神经网络，那么它特殊在哪呢？ （1）输入层和隐含层的连接权值、隐含层的阈值可以随机设定，且设定完后不用再调整：普通的前馈神经网络都需要使用反向传播来一轮又一轮的修改优化参数，但是ELM不是，它的权重值可以随机设定，而且设定后就不用再调整了，这最起码比反向传播减少了相当一部分的计算量。 （2）：隐含层和输出层之间的连接权值β
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