极限学习机(Extreme Learning Machine ELM)

Globality-Locality Preserving Maximum Variance Extreme Learning Machine

Distributed extreme learning machine with alternating direction method of multiplier

A pruning algorithm for extreme learning machine based on sparse coding

机器学习算法的实现 学习机器学习期间完成的项目

这是我根据网上的资源自己写的ELM算法，是我交给老师的作业，所以里面还有我自己的算法报告，内附jama包，跟一个数据，算法的准确度还是比较高的，欢迎各位下载

很明显,前向神经网络的学习速度通常远低于要求,这一直是其应用的主要瓶颈。这两个主要的原因是:1)神经网络的学习速度慢,这两个原因都是基于神经网络的迭代学习。与传统的学习算法不同,本文提出了一种新的单隐

极限学习机的MATLAB代码，包括分类和回归的，还有对比实验

为使配电网重构有功功率损耗最小,提出一种基于极限学习机的神经网络重构模型来反映配电网负荷模式与开关状态之间的非线性关系。将配电网负荷模式作为输入、网损最小时的开关状态作为输出,利用所提模型网络结构简单

深度极限学习机也叫多层极限学习机，ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上，将其拓展为深度学习的一种模式识别方法，原文文章：Representationallearningwithextre

提出用于广义单隐藏前馈神经网络的极限学习机(ELM)由于其学习速度快,良好的泛化能力和易于实现而成为热门的研究主题。 但是,ELM在隐藏层中会遇到冗余和随机性,这是由特征的随机映射引起的。 在ELM中