エクストリーム・ラーニング・マシン
エクストリーム・ラーニング・マシン(英: extreme learning machine, ELM)は,1層もしくは複数の隠れ層を有する順伝播型ニューラルネットワークであり,分類や回帰,データ・クラスタリングへ適用できる。2004年にGuang-Bin Huang,Qin-Yu Zhu,Chee-Kheong Siewによって提案された。
隠れ層のノードはランダムに決定するため,最適化を図る必要はない。また,出力層の重みは擬似逆行列によって計算されるため,誤差逆伝播法を用いた場合よりも速いという特徴がある。