一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。 二、极限学习机的原理 ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,E...
以下是对ELM算法的逐句解释: 针对的问题是单隐层的前馈神经网络(SLFNs):ELM算法主要解决的是单隐层前馈神经网络的问题。这种网络的特点是有一个输入层、一个隐层和一个输出层。 输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定:在ELM算法中,输入层到隐层的权重和偏差可以随机设定,不需要通过训练得到。 隐层激励函数...
4.基于粒子群算法优化的ELM 粒子群算法的具体原理参考网络博客 由前文可知,ELM的初始权值和阈值都是随机产生。每次产生的初始权值和阈值具有满目性。本文利用粒子群算法对初始权值和阈值进行优化。适应度函数设计为训练集的错误率与测试集的错误率的和,以期望使训练得到的网络在测试集和训练集上均有较好的结果: 5....
步骤二:数据预处理,一般是采用极小极大归一化,消除数据量纲和数量级影响。 步骤三:训练ELM模型,求出隐含层和输出层的连接权值。 步骤四:对训练的模型,使用测试的输入数据进行预测。 步骤五:对预测的值,和实际的值,进行误差分析和作图。 2.2 ELM的演示代码,供学习使用 %初始化 clear close all clc warning off ...
ELM算法python ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN。 ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络。ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置...
极限学习机(ELM)是一种机器学习方法,由乔明·埃德尔霍尔斯(Gao Ming)博士发明。该方法利用随机权重的网络结构,能够更快速的训练深层神经网络,并减少需要调整的参数。具体来说,ELM可以用于定义输入和输出之间的非线性回归/分类函数,以及进行数据挖掘和逻辑回归,实现优化和计算机视觉等方面的研究。 二、ELM算法源码实现 ...
GA_ELM(Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine)是一种结合了遗传算法和极限学习机的神经网络时序预测算法。它的核心思想是通过使用遗传算法来优化极限学习机的权重和偏差,从而提高预测模型的性能。 下面是GA_ELM算法的详细介绍: 1、极限学习机(ELM)简介: 极限学习机是一种单隐层前馈神经网络,具有快速训练和...
基于以上原理,我们提出了基于蜣螂算法优化极限学习机(DBO-ELM)来实现数据回归预测。具体而言,我们首先利用蜣螂算法来优化ELM中的隐含层到输出层的权重和偏置,以提高ELM算法的泛化能力和收敛速度。然后,我们利用优化后的ELM模型来进行数据回归预测,得到了更加准确和稳定的预测结果。
ELM算法的核心思想在于通过随机初始化连接权重和偏置项的方式,将训练数据映射到隐层节点,并使用输出权重将隐层节点的输出连通至输出层,从而实现学习目标。在这个过程中,ELM算法只需要一次性地初始化连接权重和偏置项,并且在学习过程中不需要反向传播,因此具有非常快的学习和预测速度。 2.2 ELM算法流程 ELM算法的主要...
本文提出的AdaBoost-PSO-ELM算法基本思想是:初始化一个ELM基学习器,反复训练得到多个ELM的弱预测器,使用AdaBoost算法将得到的多个ELM弱预测器组成一个强预测器,进一步提高ELM网络的预测准确率,降低ELM网络陷入局部最优的风险[10],提高ELM的泛化能力。AdaBoost-PSO-ELM算法流程如图2所示。其详细步骤如下: ...