极限学习机

单层前馈神经网络（SLFN）以其良好的学习能力在许多领域得到了广泛的应用，然而传统的学习算法，如BP等固有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈，前馈神经网络大多采用梯度下降法，该方法存在以下几个方面的缺点和不足： 1、训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代，从而达到修正权值和阈值的目的，因此训练过程耗时较长； 2、容易陷入局部极小值，无法到达全局最小； 3、学习率yita的选择敏感，学习率对神经网

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