極限學習機

極限學習機 （ 英文 ： Extreme Learning Machines ， 縮寫ELM ） ， 又名超限學習機 ， 爲人工智能機器學習領域中的一種人工神經網路模型 ， 是一種求解單隱層前饋神經網路的學習演算法 。 極限學習機是用於分類 、 迴歸 、 聚類 、 稀疏逼近 、 壓縮和特徵學習的前饋神經網絡 ， 具有單層或多層隱層節點 ， 其中隱層節點的參數 （ 不僅僅是將輸入連接到隱層節點的權重 ） 不需要被調整 。 這些隱層節點可以隨機分配並且不必再更新 （ 即它們是隨機投影但具有非線性變換 ） ， 或者可以從其祖先繼承下來而不被更改 。 在大多數情況下 ， 隱層節點的輸出權重通常是一步學習的 ， 這本質上相當於學習一個線性模型 。 “ 超限學習機 ” （ ELM ） 的名稱是由其主要發明者黃廣斌教授及其他學者共同商議後賦予此類模型的 。 據其發明者稱 ， 這些模型能夠產生良好的泛化性能 ， 並且比使用反向傳播訓練的網絡快數千倍 。 研究表明這些模型在分類和迴歸應用中一般都可以勝過Support Vector Machines ( SVM, 支持向量機 ) 。