ELM、EELM、YELM三种超强学习机

资 源 简 介

ELM、EELM、YELM三种超强学习机

详 情 说 明

极限学习机（ELM）作为单隐层前馈神经网络的高效变体，近年来衍生出多种改进版本。其中EELM（有效极限学习机）和YELM（改进型极限学习机）通过不同优化策略提升了原生ELM的性能表现。

ELM的核心优势在于随机生成输入层到隐层的权重，仅需解析解计算输出层权重，避免了传统神经网络耗时的反向传播过程。EELM通过引入隐节点有效性评估机制，动态剔除冗余节点，在Neural Computing期刊中验证了其计算效率的提升。YELM则采用输出权重正则化策略，增强了模型的泛化能力，相关论文数据显示其在分类任务中具有更稳定的准确率。

实验对比建议使用标准数据集（如pendigits）的均值测试模式，通过运行pendigits_mean脚本可直接观察三类方法在运行效率、分类精度等维度的差异化表现。研究者可通过原始论文作者署名检索详细理论推导，其中Wang和Yu团队分别针对EELM和YELM发表了完整的数学证明和实验数据。

需要注意，这三种架构均保留了ELM的浅层网络特性，适用于需快速部署的中小规模机器学习场景。实际应用中可根据数据特征选择：原生ELM适合基线测试，EELM侧重计算资源优化，YELM则适用于对模型鲁棒性要求较高的场景。