ELM(Extreme Learning Machine)是一种单层前馈神经网络结构,与传统神经网络不同的是,ELM的隐层神经元权重以及偏置都是随机产生的,并且在网络训练过程中不会更新。这种随机初始化的方法使得ELM的训练速度非常快,同时避免了传统神经网络中需要反复调整权重的问题。 ELM的训练过程可以概括为以下几步:
1. 随机初始化隐层神经元的权重和偏置,构建网络结构。
2. 将训练数据输入到网络中,得到隐层神经元的输出。
3. 对隐层神经元的输出和训练数据的标签进行线性回归,得到输出层的权重。
4. 在测试阶段,将输入数据输入到网络中,通过隐层神经元和输出层权重计算输出结果。 ELM 的优点在于它的训练速度非常快,同时具有较好的泛化能力和适用于大规模数据的特点。但是,它的缺点在于随机初始化可能会导致结果不稳定,而且网络结构过于简单,可能无法处理复杂的非线性问题。因此,在实际应用中需要根据具体问题进行权衡选择。
附出图效果如下:
附视频教程操作: