极限学习机 极限学习机英文Extreme Learning Machines縮寫ELM又名超限学习机為人工智能機器學習領域中的一種人工神經網路模型是一种求解单隐层前馈神经网路的学习演算法极限学习机是用于分类回归聚类稀疏逼近压缩和特征学习的前馈神经网络具有单层或多层隐层节点其中隐层节点的参数不仅仅是将输入连接到隐层节点的权重不需要被调整这些隐层节点可以随机分配并且不必再更新即它们是随机投影但具有非线性变换或者可以从其祖先继承下来而不被更改在大多数情况下隐层节点的输出权重通常是一步学习的这本质上相当于学习一个线性模型超限学习机ELM的名称是由其主要发明者黄广斌教授及其他学者共同商议后赋予此类模型的 据其发明者称这些模型能够产生良好的泛化性能并且比使用反向传播训练的网络快数千倍研究表明这些模型在分类和回归应用中一般都可以胜过Support Vector Machines SVM 支持向量机