分层极端学习机

资 源 简 介

分层极端学习机

详 情 说 明

分层极限学习机(Hierarchical Extreme Learning Machine)是传统极限学习机(ELM)的一种改进算法，它通过构建多层网络结构来提升模型性能。这种算法在保持ELM快速训练优势的同时，进一步提高了分类和回归任务的准确率。

该算法的核心思想是将单隐层的前馈神经网络扩展为多层结构，通过逐层学习逐步提取更高级的特征表示。相比于传统ELM，分层结构可以更好地捕捉数据中的非线性关系，从而获得更优的泛化能力。在训练过程中，每一层的输出权重仍然采用解析解计算，保持了ELM计算效率高的特点。

实验数据表明，这种分层结构设计不仅加快了训练速度，还显著提升了模型精度。特别是在处理高维数据或复杂模式识别任务时，分层ELM展现出比传统ELM更好的性能表现。算法适用于各种分类和回归问题，在工业预测、医疗诊断、金融分析等领域都有广泛应用前景。