最近在看教授很久之前的一篇 Paper ，里面有提到极限学习机(ELM)，所以查找资料了解了一下。在查找的过程中，发现很多人抨击 ELM，说其是夸大了贡献，连 Yann LeCun 也公开怼过。...极限学习机（英文：Extreme Learning Machines，缩写ELM），又名超限学习机，为人工智能机器学习领域中的一种人工神经网络模型，是一种求解单隐层前馈神经网络的学习算法。...-- 摘自维基百科 算法由来 极限学习机是新加坡南洋理工大学黄广斌教授建立的一个模型，即一个单隐藏的前馈神经网络。...极限学习机 - 维基百科 [2]. 极限学习机 - 百度百科 [3]. 黄广斌教授 2016 年中国软件大会演讲 PPT [4].
而在2004年，由南洋理工学院黄广斌教授所提出的极限学习机器(Extreme Learning Machine，ELM)理论可以改善这种情况。...最初的极限学习机是对单隐层前馈神经网络(single-hidden layer feed-forward neural networks，SLFNs)提出的一种新型的学习算法。...在这个理论中，这种算法试图在学习速度上提供极限的性能。...如需转载本文，请注明出处：http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/49555959 ---- 极限学习机原理 ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络
什么是极限学习机？ 极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。...其发表的文章中对于极限学习机的描述如下： 该算法具有良好的泛化性能以及极快的学习能力 极限学习机和标准神经网络的区别 ELM 不需要基于梯度的反向传播来调整权重，而是通过 Moore-Penrose generalized...极限学习机计算过程 具体地，ELM 计算过程如下： ?...极限学习机的计算过程与标准反向传播神经网络十分类似，但是隐藏层与输出之间的权重矩阵是伪逆矩阵。将上式可以简写为： ? ?
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。...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，ELM可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重。 ?.../N; 激活函数 function [ H ] = g( X ) H = 1 ./ (1 + exp(-X)); end 黄老师提供的极限学习机的代码：点击打开链接
从上述卷积神经网络看出，学习过程中需要进行梯度迭代，真正在实现工业检测等实际应用时时间复杂度极高，因此学术界进行了优化，优化后的一种单层神经网络极限学习机解决了此问题，在过去应用十分广泛。...为解决上述问题，出现了极限学习机。 用最小二乘法解决的一种特殊结果为，等价为一种矩阵求逆的形式 ? ? 为的Moore-Penrose广义逆。...1）由于极限学习机求取权值的时候只是计算一个广义逆，因此训练速度比基于梯度的学习算法快很多； 2）基于梯度的学习算法存在很多问题，比如学习速率难以确定、局部网络最小化等，极限学习机有效的改善了此类问题，...在分类过程中取得了更好的效果； 3）与其他神经网络算法不同，极限学习机在训练过程中，选择激活函数过程中可以选择不可微函数。...； 4）极限学习机算法训练过程并不复杂。极限学习机只需要三步就可以完成整个的学习过程。 以下用R代码讲解一下极限学习机 ###训练过程如下： 训练过程4步即可。
【编者按】被认为学习速度快、泛化性能好的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），在国内颇有市场，但大神Yann LeCun近日质疑ELM存在命名、方法论等方面存在很多问题...南洋理工大学黄广斌副教授（@黄广斌-ELM）在2004年提出的Extreme Learning Machine（ELM，极限学习机），是一种单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法。
这篇文章主要是前面整理的，就直接上图了。 实验： # coding:UTF-8 ################# # OS_ELM # author :...
A Fast and Accurate Online Sequential Learning Algorithm for Feedforward Network...
针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。...该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。...预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。...极端学习机器（ELM）是一种非常流行的机器学习算法。近十年来，ELM的理论和应用得到了广泛的研究。从学习效率来看，极限学习机具有训练参数少、学习速度快、泛化能力强等优点。...ELM和深度学习的结合产生了深度极限学习机（DELM），它显著提高了学习速度和其他方面，并可以更有效地解决预测问题。然而，DELM超参数的选择影响其预测效果，超参数的不当选择会导致预测精度差。
当前有两种类型的神经网络可用，多层感知器；和极限学习机。
这种既超出原有已经适应的能力水平，又控制在最大限度的承受范围内的度称之为“次极限”。...对于一项技能的训练、提升，次极限的点无疑走出了我们的舒适区，不断地超出舒适区，犹如攻城略地般将次极限的领域变成我们的舒适区是一种成长的方式。...次极限处于自己原有的认知、能力掌控范围之外，每一次踩在自己极限的边缘，相应的也会带来新的挑战，所谓挑战，你可能会发现自己总会处于还有很多事情未能掌控的状态，比如，你会质疑自己要学习到什么时候才是尽头，会质疑自己是否学习能力太弱...因此，用次极限的要求让自己成长，务必做好心理准备，给予自己更多的肯定，肯定自己已有的水平，并且清晰地分割出自己成长的进度条。...次极限是我在运动健身时学习到的一个概念，由这个概念可以衍伸到工作、生活的其他方面。我之前思考过如何让自己的努力变得更加卓有成效，其中，在次极限领域刺激自己成长就是其中的一个方面。
在敏捷方法中，极限编程（XP：eXtreme Programming）是其中最著名的一个，它由一系列简单却互相依赖的实践组成。。。...本篇博客，对极限编程做一个简述，以及个人的一些理解，主要从以下几点进行。。。...以上即关于敏捷方法中的XP（极限编程）的简述，当然，具体的一些内容需要在实践中不断理解。
极限压缩 PNG 2017-11-29 12:17 为了让博客的访问者有更快的访问速度，同时兼顾显示效果，我们有些选择却不多——比如选用 WebP...这里我找到一款极限 PNG 压缩工具——LimitPNG。 ---- limitPNG - PNG 图片极限压缩工具 ? 这是 nullice · 不知语冰 的软件。...在极限压缩的时候，压缩一张 PNG 的耗时真的很长，几分钟算是很理想的状态了。部分图片压缩比依然不够大，不过如果愿意丢失一点点精度，可以换取非常大的压缩比提升。...考虑到大量图片批量压缩，作者又做了另外一款软件： gluttonyPNG – 大批量 PNG 图片压缩工具 于是，应该能应付日常各种需要极限压缩的场景了。
LZMA (Lempel-Ziv-Markov chain-Algorithm) 基于著名的LZ77压缩算法改进的压缩/解压工具，特点：高压缩率，高解压速...
你的极限参数够极限吗？真实的注塑极限参数，往往是大多数工程师注塑试模时忽略的内容。而了解真实的极限参数在注塑DOE中，甚至是参数验证中有着重大的实际意义。...2.1 分析并确认极限注塑参数组合 如果得到了因子（注塑参数）与响应（尺寸）的影响方向关系，则可以很容易确认真实的极限注塑参数组合。...2.2 为进一步分析做准备 在前期确认实际的极限注塑参数后，可以大大减少DOE失败的概率。在后期，则可以对确认最佳参数等分析提供指导。 3. 什么时候？...3.1 DOE设计前 DOE设计前，可以提前试验实际极限低值组合与实际极限高值组合，以排除正式DOE运行中可能的缺料、外观不良、粘模及胀模等风险。
其实最一开始这个极限的概念引入的时候就是使用的离散的数列逼近的。也就是魏尔斯特拉斯的数列极限。这个就不证明了，总之直接就是个结论。 如果一个数列既是单调的又是有限的，那么它一定收敛到一个确定的值。...函数极限涉及到自变量趋近于某个值的极限过程，而数列极限涉及到项数趋于无穷的极限过程。 单调递增数列： 每个数都大于或等于前一个数。 单调递减数列： 每个数都小于或等于前一个数。...证明这个最小上界（或最大下界）就是数列的极限： 借助单调性的性质，可以证明这个最小上界（或最大下界）就是数列的极限。 单调有界数列定理有什么用？是数列收敛的判别法。...极限的唯一性： 一个收敛的数列只有一个极限。 在书后面我发现了对应在函数极限上面类似的准则： 一个函数在某个区间上单调且有界，那么它在该区间上的极限一定存在。 强调的是在某个区间上的单调性和有界性。...求解函数的极限：对于一些复杂的函数，通过证明其在某个区间上单调有界，可以利用这个定理来求解其极限。
欢迎来到「初识Threejs」，我是一名一线前端开发者，热爱记录分享。在这个公众号里，我将分享Three.js的研究、实践和感悟，所以，不管你是初入前端的新手，...
学习生信的过程中怎么能少了Linux呢。但是很多人都是Linux新手，又不想花钱买服务器，这里有个免费的网页版Linux服务（链接在文末），足够学习基础的Lin...
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