极限学习机（ELM)，一种神经网络算法

资 源 简 介

极限学习机（ELM)，一种神经网络算法

详 情 说 明

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络算法，特别适合初学者快速上手机器学习模型。与传统的神经网络相比，ELM的核心特点是随机初始化输入层到隐层的权重和偏置，且隐层节点参数无需迭代调整，仅需通过解析计算直接求解输出层权重。

ELM的优势在于训练速度极快，因为其避开了传统反向传播算法的梯度下降迭代过程。该算法广泛应用于分类和回归任务，例如图像识别、时间序列预测等场景。对于初学者而言，ELM的简洁实现流程（随机生成隐层参数→计算输出权重）能帮助直观理解神经网络的基础结构，而无需陷入复杂的优化细节。

实际应用中，用户需注意隐层节点数的选择——过少可能导致欠拟合，过多可能引发过拟合。通过交叉验证或正则化技术可进一步提升模型泛化能力。仿真实验通常能验证ELM在简单数据集上的有效性，例如UCI标准数据集上的分类准确率或回归误差指标。