ELM極限學習機

阿新 • • 發佈：2017-09-15

梯度傳統 size 期望參數節點學習 target 所有

　　

極限學習機(Extreme Learning Machine) ELM，是由黃廣斌提出來的求解神經網絡算法。ELM最大的特點是對於傳統的神經網絡，尤其是單隱層前饋神經網絡(SLFNs)，ELM比傳統的學習算法速度更快。

ELM是一種新型的快速學習算法，對於單隱層神經網絡，ELM 可以隨機初始化輸入權重和偏置並得到相應的輸
出權重。對於一個單隱層神經網絡，假設有技術分享個任意的樣本，其中，。對於一個有個隱層節點的單隱層神經網絡可以表示為

技術分享

其中，技術分享為激活函數，為輸入權重，為輸出權重，是第個隱層單元的偏置。表示和的內積。

單隱層神經網絡學習的目標是使得輸出的誤差最小，可以表示為

技術分享

即存在技術分享，和，使得

技術分享

可以表示為

技術分享

其中技術分享是隱層節點的輸出，為輸出權重，為期望輸出。

技術分享

為了能夠訓練單隱層神經網絡，我們希望得到技術分享和使得

技術分享

其中技術分享，這等價於最小化損失函數

技術分享

傳統的一些基於梯度下降法的算法，如BP學習算法及其變種，可以用來求解這樣的問題，但是基本的基於梯度的學習算法需要在叠代的過程中調整所有參數。而在ELM算法中, 一旦輸入權重技術分享和隱層的偏置被隨機確定，隱層的輸出矩陣就被唯一確定。訓練單隱層神經網絡可以轉化為求解一個線性系統。並且輸出權重可以被確定

技術分享

其中，技術分享是矩陣的Moore-Penrose廣義逆。且可證明求得的解的範數是最小的並且唯一。

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ELM極限學習機

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