极限学习机(ELM)

发布网友发布时间：2024-10-13 12:11

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热心网友时间：2024-11-30 20:29

极限学习机（ELM）是一种备受关注的机器学习算法，专用于训练单隐层前馈神经网络。本文将深入浅出地介绍其原理，包括随机选取权重和偏置、利用广义逆矩阵计算输出层权重的过程，并通过MATLAB代码进行详细解读。无论你是初学者还是对ELM感兴趣的读者，本文都将为你提供一个清晰的入门指南。

ELM算法的核心在于其训练阶段的独特性，与传统的梯度下降不同，ELM随机生成输入层权重和隐藏层偏置，然后通过最小化由训练误差和权重范数组成的损失函数，运用线性代数工具求解输出层权重。尽管理论推导涉及线性代数知识，但博主将尽量简化讲解。

算法流程如下：首先，随机生成隐藏层的权重和偏差，构建隐藏层输出；接着，通过广义逆矩阵计算输出层权重，以实现模型的预测。整个过程分为随机特征映射和线性参数求解两步。ELM的优势在于其训练效率高、参数少，适合于快速学习和泛化任务。

博主提供了MATLAB实现的代码示例，包括使用优化等式约束的版本，以及如何处理数据集的格式。通过UCI Iris和Sinc数据集的测试，验证了ELM的有效性。完整程序文件和数据集可在指定链接中获取。

尽管本文力求详尽，但仍可能存在不足，欢迎读者提出宝贵意见和建议，共同进步。博主的公众号“AI技术研究与分享”也提供了更多资源，关注并回复特定关键词即可获取。