极限学习机又名超限学习机,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。传统的前馈神经网络(如BP神经网络)需要人为设置大量的网络训练参数,此算法却只需要设定网络的结构,而不需设置其他参数,因此具有简单易用的特点。其输入层到隐藏层的权值是一次随机确定的,算法执行过程中不需要再调整,而隐藏层到输出层的权值只需解一个线性方程组来确定,因此可以提升计算速度。
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