极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 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),在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 二、极限学习机的原理 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...
因而,对上面的等式求逆,解出输出层的权值β,可得到一个训练好的极限学习机模型。 1.2 极限学习机的预测过程 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...
采用随机法产生训练集和测试集,其中训练集包含 500 个样本,测试集包含 69 个样本 。 4.基于粒子群算法优化的ELM 粒子群算法的具体原理参考网络博客 由前文可知,ELM的初始权值和阈值都是随机产生。每次产生的初始权值和阈值具有满目性。本文利用粒子群算法对初始权值和阈值进行优化。适应度函数设计为训练集的错误率与...
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。
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...
1.算法原理 自动编码器 AE(Auto Encoder)经过训练可以将输入复制到输出。因为不需要标记数据,训练自动编码器是不受监督的。因此,将AE的思想应用到ELM中,使ELM的输入数据同样被用于输出,即输出Y=X。作为自编码器的极限学习机ELM-AE网络结构如图1所示。
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...
粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。 在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点。
风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将遗传优化算法应用于ELM中,提出了一种基于遗传优化极限学习机的...
风电功率预测为电网规划提供重要的依据,研究风电功率预测方法对确保电网在安全稳定运行下接纳更多的风电具有重要的意义.针对极限学习机(ELM)回归模型预测结果受输入参数影响的问题,现将樽海鞘算法优化算法(SSA)应用于ELM中,提出了一种基于樽海鞘...