极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)原理详解和MATLAB实现

baqiao

目录

引言

$ M4 N5 o6 U: T1 }

极限学习机原理

MATLAB中重点函数解读

极限学习机的MATLAB实践

& j  Y( k* g! U

引言

极限学习机不是一个新的东西，只是在算法（方法）上有新的内容。在神经网络结构上，就是一个前向传播的神经网络，和之前几篇博文讲的意义。

8 f1 L* @) |, m$ g/ Z

为什么我们需要ELM？

9 _! A7 s- B$ Z' a+ q4 D! J, k' u

The learning speed of feedforward neural networks is in general far slower than required and it has been a major bottleneck in their applications for past decades. Two key reasons behind may be:

1) the slow gradient-based learning algorithms are extensively used to train neural networks.

2) all the parameters of the networks are tuned iteratively by using such learning algorithms.

/ l- _! v* U/ q1 M

最大的创新点：

* a: @  g' {8 }4 b8 L9 c/ N' @( Y

1）输入层和隐含层的连接权值、隐含层的阈值可以随机设定，且设定完后不用再调整。这和BP神经网络不一样，BP需要不断反向去调整权值和阈值。因此这里就能减少一半的运算量了。

$ B3 Y7 ~" x2 U

2）隐含层和输出层之间的连接权值β不需要迭代调整，而是通过解方程组方式一次性确定。

研究表明，通过这样的规则，模型的泛化性能很好，速度提高了不少。

! j3 \. O* G4 }8 R

一言概之，ELM最大的特点就是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

NingW

极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)原理详解和MATLAB实现