ELM分类

ELM（极限学习机）是一种单隐层前馈神经网络，由Huang Guang-Bin教授于2006年提出。它通过学习一个从输入空间到输出空间的非线性映射来实现分类和回归任务。与传统的神经网络相比，ELM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。在训练过程中，ELM不需要反向传播算法来调整权值和阈值，而是随机选择一些隐藏层的神经元作为激活函数的中心，然后通过求解线性方程组来确定其他神经元的权值和阈值。这使得ELM可以大大减少训练时间，并且通常能够获得较好的分类性能。总之，ELM是一种简单而有效的机器学习方法，适用于各种类型的分类和回归问题。