极限学习机Extreme Learning Machines (ELM)
一、ELM的基本原理 极限学习机(ELM)是一种针对单隐含层前馈神经网络(SinglehiddenLayerFeedforwardNeuralNetwork,SLFN)的神经网络的算法。传统的SLFN是一个由输入层、隐含层和输出层组成的全连接网络。设输入层有n个神经元，对应n个输入变量，隐藏层有l个神经元，输出层具有m个神经元，对应于m个输出变量。SLFN的相应输出可以表示为： O = ∑ j =
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