简单易学的机器学习算法 极限学习机(ELM)(选自黄广斌老师的PPT)对于一个单隐层神经网络(见Figure 1)，假设有个任意的样本，其中，。对于一个有个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为 其中，为激活函数，为输入权重，为输出权重，是第个隐层单元的偏置。表示和的内积。
4.基于粒子群算法优化的ELM 5.测试结果 6.参考文献 7.Matlab代码 摘要:本文利用粒子群算法对极限学习机进行优化,并用于分类问题 1.极限学习机原理概述 典型的单隐含层前馈神经网络结构如图1 所示,由输入层、隐含层和输出层组成,输 入层与隐含层、隐含层与输出层神经元间全连接。其中,输入层有 n 个神经元,对应...
极限学习机(ELM): 极限学习机是一种单层前馈神经网络,其特点在于随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重,并通过解析解的方式快速计算输出层的权重。 相比于传统的神经网络算法,ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点,适用于处理大规模数据集和高维特征。
在确定了极限学习机的隐含层权值和偏置,以及输出层的权值矩阵后,只需要根据步骤4,带入需要预测的样本特征 x,即可获得相应的ELM仿真输出值。 需要注意的是,极限学习机参数的随机初始化使得ELM具有较好的泛化性,但也相应的要求极限学习机模型增加较多的节点数目来实现准确的训练。在大样本情况下,过多的节点会消耗计算...
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广...
在上一篇文章中我介绍了极限学习机ELM的实现和优化,极限学习机虽然具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点,但在比较复杂的分类、回归等非线性模式识别任务往往需要更多的隐层神经元,导致网络的结构 非常复杂。
首先,我们来了解一下极限学习机(ELM)算法。ELM是一种单层前馈神经网络,其主要特点是随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重,并通过解析解的方式快速计算输出层的权重。相比于传统的神经网络算法,ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点。因此,ELM被广泛应用于时间序列预测领域。
极限学习机(extreme learning machine)算法原理 极限学习机算法的原理如下
在核极限学习机(Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM)分类应用的基础上,结合狮群算法(Loin Swarm Optimization,LSO)强全局寻优能力与收敛快的特性,提出一种LSO优化KELM算法。将测试准确率作为LSO优化KELM的适应度函数,根据移动位置获取最优适应度值进行数据分类测试的评价标准。采用UCI数据集仿真测试,实验结果表明...
ELM极限学习机算法源码 一、极限学习机(ELM)算法概述 极限学习机(ELM)是一种机器学习方法,由乔明·埃德尔霍尔斯(Gao Ming)博士发明。该方法利用随机权重的网络结构,能够更快速的训练深层神经网络,并减少需要调整的参数。具体来说,ELM可以用于定义输入和输出之间的非线性回归/分类函数,以及进行数据挖掘和逻辑回归,实现...