ELM算法的源码

资 源 简 介

ELM算法的源码

详 情 说 明

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是由黄广兵教授提出的一种高效的单隐层前馈神经网络算法。其核心思想是通过随机初始化输入层到隐层的权重和偏置，仅需计算输出层权重，从而大幅提升训练速度。

原始ELM算法的实现通常包含以下几个关键部分： 随机权重初始化阶段 - 输入层到隐层采用随机生成的权重参数，这是ELM区别于传统神经网络的重要特征 隐层激活计算 - 通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）将输入数据映射到特征空间 输出权值解析 - 通过Moore-Penrose广义逆矩阵运算直接求解输出权重，避免了传统神经网络的反向传播过程

配套的训练和测试数据集对于理解算法性能至关重要： 训练数据集用于构建模型参数 测试数据集用于验证模型的泛化能力 数据预处理（如归一化）通常能显著提升ELM表现

该算法特别适合处理大规模数据，在分类和回归任务中都表现出优异的计算效率。由于省略了迭代调参过程，其训练速度往往比传统神经网络快数十倍。