极限学习机源代码

资 源 简 介

极限学习机源代码

详 情 说 明

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的机器学习算法，特别适用于单隐层前馈神经网络。它的核心思想是通过随机初始化输入权重和偏置，然后通过解析解直接计算输出权重，避免了传统神经网络中耗时的反向传播过程。

在MATLAB中实现极限学习机通常包含几个关键步骤： 数据准备：标准化或归一化输入数据，确保特征在相近的尺度上。 参数设置：确定隐藏层节点数，选择合适的激活函数（如Sigmoid、ReLU或Sine函数）。 随机权重初始化：输入层到隐藏层的权重和偏置采用随机值初始化。 计算隐藏层输出：通过激活函数计算隐藏层的输出矩阵。 解析解计算输出权重：使用Moore-Penrose伪逆求解输出权重，这一步是ELM高效的关键。

黄广斌教授及其团队在南洋理工大学的研究中，进一步优化了极限学习机的算法，使其在处理大规模数据时仍能保持较高的训练速度和泛化能力。

对于新手来说，MATLAB是一个很好的起点，因为它提供了直观的矩阵运算和内置的数学函数，能够简化ELM的实现流程。建议初学者可以从基础的ELM模型开始，逐步扩展到改进版本，如在线学习ELM或集成ELM，以应对更复杂的应用场景。