ELM分类

ELM（极限学习机）是一种单隐层前馈神经网络，由黄广斌于2006年提出。它的主要特点是通过随机选择隐藏神经元节点的阈值来训练神经网络，从而避免了传统神经网络中繁琐的权值调整过程。ELM具有快速学习、泛化能力强和训练简单等优点，因此在模式识别、回归分析等领域得到了广泛应用。然而，由于其随机性较强，ELM算法在训练过程中可能会出现过拟合现象。为了解决这一问题，研究人员提出了许多改进方法，如基于遗传算法的ELM、基于粒子群优化算法的ELM等。总之，ELM作为一种新兴的机器学习算法，具有很大的发展潜力和应用前景。