【摘 要】
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极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面获得了广泛应用,引起了各个领域高度的关注和深入
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极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)作为前馈神经网络学习中一种全新的训练框架,在行为识别、情感识别和故障诊断等方面获得了广泛应用,引起了各个领域高度的关注和深入研究。ELM最初是针对单隐层前馈神经网络的学习速度而提出的,之后又被众多学者扩展到多隐层前馈神经网络中。该算法的核心思想是随机选取网络的输入权值和隐层偏置,在训练过程中保持不变,仅需要优化隐层神经元个数。网络的输出权值则是通过最小化平方损失函数,求解Moore-Penrose广义逆运算得到最小范数最小二乘解。相比于其它传统的基于梯度的前馈神经网络学习算法,ELM具有实现简单,学习速度极快和人为干预较少等显著优势,已成为当前人工智能领域最热门的研究方向之一。ELM的学习理论表明,当隐层神经元的学习参数独立于训练样本随机生成,只要前馈神经网络的激活函数是非线性分段连续的,就可以逼近任意连续目标函数或分类任务中的任何复杂决策边界。近年来,随机神经元也逐步在越来越多的深度学习中使用,而ELM可以为其提供使用的理论基础。本文首先概述了ELM的发展历程,接着详细阐述了ELM的工作原理。然后对ELM理论和应用的最新研究进展进行了归纳总结,着重讨论并分析了ELM自提出以来的主要学习算法和模型,包括提出的原因、核心思想、求解方法、各自的优点以及相关问题。最后,针对当前的研究现状,指出了ELM存在的争议、问题和挑战,并对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。
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