質問: 0 $$ > 確率で成立する > 適切な出力重み$β$を持つものを選択します。 > > SOURCE:大規模並列並列化アルゴリズム エクストリームラーニングマシンを用いたデータ、神経回路網上のIEEEトランザクション2017 誰かが例を挙げてこれを証明したり説明したりできますか? また極端な学習機械に関する余分な知識は非常に歓迎されます。
回答: ELMは実際には一般化線形問題を解決しています。 \ begin {equation} H \β= Y \ end {方程式} ここで$ H $は隠れ層出力の行列、$ \ beta $は隠れ層と出力層を結ぶ重みベクトル(または行列)、$ Y $は学習の目標を表しています。 目標は、Hの疑似逆行列を使って$ \ beta $を見つけることです。 この問題を解くことは、最小二乗問題$ || H \ beta - T || $の最小値を達成する$ \ beta $を見つけることと同じです: \ begin {equation} \ beta = \ underset {\ text {min}} \ left \ vert \ left \ vert H \ beta - T \ right \ vert \ right \ vert \ end {方程式} あなたの質問に答える > 実際にトレーニングセットを見ずにリンクに値を割り当てることは可能ですか? > > $ H $は活性化関数に依存するので、入力層と隠れ層をつなぐ初期化された重み行列と各隠れノードバイアスにはすべての入力情報が含まれ、$ \ beta $を一貫して調整することによって学習が保証される。 詳しくは、 ELM理論と応用またはこの ELMプレゼンテーションなどです。