elm算法，极限学习机代码

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elm算法，极限学习机代码

详 情 说 明

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络训练方法。与传统神经网络相比，ELM最大的特点是随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置后无需调整，仅需计算输出层的权重，这使得训练过程显著加快。

黄教授提出的ELM算法通常包含以下几个关键步骤： 随机生成输入层到隐藏层的连接权重和偏置值 通过激活函数计算隐藏层神经元的输出 直接使用伪逆运算求解输出层权重 得到最终的预测模型

这种算法的优势在于： 训练速度极快，特别适合大规模数据集 避免了传统神经网络梯度下降法容易陷入局部最优的问题 在回归和分类问题上都表现良好

黄教授的实现版本可能还包含一些优化技巧，如对隐藏层节点数的自动选择、正则化处理等。ELM特别适用于需要快速建模的场景，比如实时系统或需要频繁更新模型的在线学习任务。