ELM（extreme learning machine）
1、ELM理論 個人理解，ELM就是單隱層的前饋人工神經網。但是與傳統的BP算法的區別之處在於其不需要反向迭代的調整隱層的權值。具體說來就是：在單隱層的前饋神經網絡中，對於輸入的特徵向量，輸入層到隱層的權值隨機賦值，但是隱層到輸出層的權值則需要根據最小二乘法得到。這就是ELM的訓練過程。 與BP的區別：BP算法中，輸入層到隱層和隱層帶輸出層的權值全部需要根據梯度下降法迭代求解。 如圖所示的單隱層E
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