极限学习机，与传统bp神经网络相比极限学习机有哪些优点

来源：整理时间：2024-05-07 14:06:05 编辑：智能门户手机版

本文目录一览

1，与传统bp神经网络相比极限学习机有哪些优点
2，Extreme learning machine 到底怎么样有没有做的前途
3，elm极限学习机做预测为什么预测不准
4，谁能解释极限学习机牛X在哪里

1，与传统bp神经网络相比极限学习机有哪些优点

极限学习机（ELM）算法，随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需设置隐含层神经元的个数，便可获得唯一的最优解，与传统的BP神经网络算法相比，ELM方法学习速度快、泛化性能好。

与传统bp神经网络相比极限学习机有哪些优点

2，Extreme learning machine 到底怎么样有没有做的前途

Extreme learning machine，极限学习机，一种有前途的算法，可以开展研究。

如果你是extreme learning machine的话，那么对你自己的要求就比较高的，你的学历高，而且技术过硬，那么就是不错的，前途是比较看好的！

Extreme learning machine 到底怎么样有没有做的前途

3，elm极限学习机做预测为什么预测不准

matlab 运行极限学习机为什么每次运行正确率不一样？这是因为每次给出的初始值不同，而造成误差。教你一招，不妨试一下每次调用matlab后去运行该程序的结果是否基本一致。

说明书上写的是，内外机的落差不超过5米都可以，不论是内机比外机高还是外机比内机高，只要高度差不超过5米就行希望采纳谢谢

elm极限学习机做预测为什么预测不准

4，谁能解释极限学习机牛X在哪里

极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。

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