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、极限学习机

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2024/06/26

极限学习机（ELM）是南洋理工大学黄广斌教授于2004年提出的一种单隐层前馈神经网络（SLFNs）学习算法^[61]，以“极限的学习速度”而得名，如图5-11所示。ELM随机设置输入权重和隐含层偏置，然后通过广义逆计算模型的最佳输出。该方法具有线性建模方法参数少和非线性建模方法可以解决非线性问题的优势，输入权重和隐含层偏置不再需要重复迭代地进行一次次调整，在大幅度减小计算量、减短运行时间的同时也保证了学习精度。

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