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极限学习机ELM
极限学习机
单隐层前馈神经网络
学习算法
黄广斌
SLFNs
极限学习机(extreme learning machine)ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
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极限习机(extreme learning machine)ELM
ELM
极限学习机
单隐层前馈神经网络
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学习算法
极限习机(extreme learning machine)ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
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