極限學習機Extreme Learning Machines (ELM)
一、ELM的基本原理 極限學習機(ELM)是一種針對單隱含層前饋神經網絡(SinglehiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork,SLFN)的神經網絡的算法。傳統的SLFN是一個由輸入層、隱含層和輸出層組成的全連接網絡。設輸入層有n個神經元，對應n個輸入變量，隱藏層有l個神經元，輸出層具有m個神經元，對應於m個輸出變量。SLFN的相應輸出可以表示爲： O = ∑ j =
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