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极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解神经网络算法。ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，ELM比传统的学习算法速度更快。
ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输
出权重。对于一个单隐层神经网络，假设有
其中，
单隐层神经网络学习的目标是使得输出的误差最小，可以表示为
即存在
可以表示为
其中
为了能够训练单隐层神经网络，我们希望得到
其中
传统的一些基于梯度下降法的算法，如BP学习算法及其变种，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。而在ELM算法中, 一旦输入权重
其中，
极限学习机的代码下载：点击打开链接
paper 102：极限学习机（Extreme Learning Machine）
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