极限学习机

本质:训练前只需设置网络隐层节点激励函数,训练过程中随机产生网络的输入权值向量和隐层节点偏置,引入矩阵广义逆的思想解析得到网络的输出权值向量,训练过程快速简单,参数选择容易且具有良好的全局搜索能力。

优化点:

(1)设置网络隐层节点个数:目前都是经验公式,没有确定的

(2)选择激励函数;目前大多数用sig

(3)随机产生网络的输入权值向量和隐层节点偏置:有文献优化

原文地址:https://www.cnblogs.com/chamie/p/5742585.html