sklearn库没有现成的接口调用,我们下面的ELM都是自定义的类,模仿sklearn的接口使用。 当然单纯的ELM由于它的权重矩阵都是静态的,效果不好,所以可以使用拟牛顿法或者别的梯度下降的方法根据误差去优化其参数矩阵,达到更好的效果。(说实话这不就是MLP嘛...) 下面会自定义ELM和优化的ELM两个类,还给出了一个基于优...
ELM算法的应用场景 大规模数据集处理:ELM 在处理大规模数据集时表现良好,因为它的训练速度很快,适用于需要快速训练模型的场景,比如大规模图像分类、自然语言处理等任务。 工业预测:ELM 在工业预测领域有广泛的应用,比如工业生产过程中的质量控制、设备故障预测等。它可以快速训练预测模型,并对实时数据做出快速响应。 金...
fit()方法中,我们通过激活函数计算隐藏层的输出,然后求解输出层权重。最后,predict()方法用于获取模型的预测结果,并使用Matplotlib库进行可视化。 结尾 极限学习机(ELM)凭借其高效的学习能力和简洁的构造,正在成为机器学习领域的一个重要工具。通过Python的实现,读者不仅可以加深对ELM算法的理解,还能够在实际应用中对其进...
importmatplotlib.pyplotasplt# 可视化决策边界plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],c=y_pred_classes,cmap='viridis',edgecolor='k',s=20)plt.title('ELM Classification Results')plt.xlabel('特征1')plt.ylabel('特征2')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 关系图 通过以下关系图了解EL...
极限学习机是一种简单单层前馈神经网络(SLFN)机器学习学习算法。理论上,极限学习机算法(ELM)倾向于提供良好的性能(学习速度极快)。 与传统的前馈网络学习算法(如反向传播BP算法)不同,ELM不使用基于梯度的技术。使用此方法,所有参数都将进行一次调优。该算法不需要迭代训练。 ELM实现 1.创建随机权重矩阵并为输入层设...
ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的隐节点输出: 导入库 直接在PyCharm终端输入: pip install hpelm ELM线性回归Regression 以线性回归Regression为例,Python代码如下: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/12/27 11:...
R语言中的神经网络预测时间序列:多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)数据分析报告 R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆(LSTM)神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据(MNIST) ...
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