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极限学习机的概念
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重和偏置并得到相应的输出权重。
对于一个单隐层神经网络,假设有N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。
单隐层神经网络的学习目标是使得输出的误差最小,可以表示为
即存在,
和
,使得
可以矩阵表述为。
其中,是隐层节点的输出,
为输出权重,
为期望输出。
,
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