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极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 算法详解与PyTorch实现
- 1. 极限学习机 (ELM) 算法概述
- 1.1 单隐层前馈神经网络
- 1.2 ELM的优势
- 2. ELM的核心技术
- 2.1 模型定义
- 2.2 随机初始化
- 2.3 最小二乘法
- 2.4 正则化
- 3. PyTorch实现ELM
- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现ELM
- 4. 案例一：分类任务 - MNIST数据集
- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 5. 案例二：回归任务 - California Housing数据集
- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 5.4 运行结果
- 总结
1. 极限学习机 (ELM) 算法概述
极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFN），由黄广斌教授于2006年提出。ELM的核心思想是随机初始化输入层到隐层的权重和偏置，并通过最小二乘法直接计算隐层到输出层的权重。ELM具有训练速度快、泛化性能好等优点，广泛应用于分类、回归和特征学习等任务。
1.1 单隐层前馈神经网络
单隐层前馈神经网络（SLFN）由输入层、隐层和输出层组成。ELM通过随机初始化隐层参数，避免了传统神经网络中耗时的反向传播过程。
1.2 ELM的优势
- 训练速度快：ELM通过最小二乘法直接计算输出层权重，避免了迭代优化过程。
- 泛化性能好：ELM在多个数据集上表现出优异的泛化性能。
- 易于实现：ELM算法简单，易于实现和扩展。