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极限学习机 (Extreme Learning Machine, ELM) 算法详解与PyTorch实现

news 2026/2/9 19:25:52

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。
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