1. ELM 是什么 ELM的个人理解: 单隐层的前馈人工神经网络,特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中,输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予,当我们有了输入层到隐藏层的权值之后,可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值,这也就是ELM的训练模型过程. 与BP算法不同,BP算法(后向传播算法),输入层到隐藏层的权值,和隐藏层到输出层的权值全部需要迭代求解(梯度下降法) 用一张老图来说明,也就是说上图中的Wi1,Wi2,Wi3 在超限学习机中,是随机的,固定的,不需要迭代求…

原文地址:http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/18222103   极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解神经网络算法.ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),ELM比传统的学习算法速度更快. ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输 出权重.对于一个单隐层神经网络,假设有个…

<Machine Learning - 李宏毅> 学习笔记 b站视频地址:李宏毅2019国语 第一章 机器学习介绍 Hand crafted rules Machine learning ≈ looking for a function from data Speech recognition Image recognition Playing go Dialogue system Framework define a set of function goodness of function…

Extreme Learning Machine(ELM)的工程哲学 David_Wang2015 发布于2015年5月6日 11:29 工程问题往往需要的是一定精度范围内的结果,而不是“真正的”结果.得到问题解的一般方式是迭代求解,而ELM的求解方式是利用随机数和大数定律求解,这种方法论在20世纪40年代蒙特卡洛求积分(用于曼哈顿计划).80年代的模拟退火(求解复杂优化问题).90年代的Turbo码(首次使信道编码达到香农极限).21世纪初的压缩感知.鲁邦主成分分析都有体现.注意,不是简单地使…

Extreme Learning Machine 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. ELM 2004年南洋理工大学黄广斌提出了ELM算法.极限学习机(ELM Extreme Learning Machine)是一种快速的的单隐层前馈神经网络(SLFN)训练算法. 该算法的特点是在网络参数的确定过程中,隐层节点参数(a,b)随机选取,在训练过程中无需调节,只需要设置隐含层神经元的个数,便可以获得唯一的最优解;而网络的外权(即输出权…

最近研究上了这个一个东西--极限学习机. 在很多问题中,我大多会碰到两个问题,一个是分类,另一个就是回归.简单来说,分类是给一串数打个标签,回归是把一串数变为一个数. 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高,在处理这两类问题时最简单的方法就是加权.使那些对最终结果影响大的维度的数据的权设大点,影响小的权设小点.其实,影响小的这些维度的数据对于我们整个建立的模型也不是完全没有用的.至少它们保证了我们整个模型的稳定和鲁棒性. 直到现在我都没有说什么是ELM(极限学习机),因为,它本身还存在很大的争…

课程记录笔记如下: 1.目前ML的应用 包括:数据挖掘database mining.邮件过滤email anti-spam.机器人autonomous robotics.计算生物学computational biology.搜索引擎Google/Bing. 自动直升机autonomous helicopter.自然语言处理Natural Language Processing 2.ML的定义 3.目前ML的分类 监督学习Supervised Learning.无监督学习Unsupervised…

ELM算法模型是最近几年得到广泛重视的模型,它不同于现在广为火热的DNN. ELM使用传统的三层神经网络,只包含一个隐含层,但又不同于传统的神经网络.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.2006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…

本文是作者这几天翻译的一篇经典的ELM文章,是第一稿,所以有很多错误以及不足之处. 另外由于此编辑器不支持MathType所以好多公式没有显示出来,原稿是word文档. 联系:250101249@qq.com可以获得原稿. 转载请注明出处 2019-01-20 22:50:33 极限学习机:一个新的前馈神经网络的学习方案 摘要:很明显,前馈神经网络的学习速度通常远远低于要求,并且在过去几十年中它一直是其应用的主要瓶颈.其中两个主要的原因是:1)缓慢的基于梯度下降的算法被广泛用于训练神经网络.2)…

第一章 你真的了解C#吗 1.什么是C#, 微软公司,面向对象,运行于.NET Framework之上, 2.C#能编写哪些应用程序, Windows应用桌面程序,Web应用程序,Web服务, 3.什么是.NET Framework, 全面的类库,内存管理,通用类型系统,开发结构和技术,语言互操作性, 4..NET Framework组成, 公共语言运行时(CLR)和类库(FCL), 5.什么是CLR, 可以将CLR看成一个在执行时管理代码的代理,它提供了内存管理,线程管理和异常处理等服务,而且…

这是Coursera上比较火的一门机器学习课程,主讲教师为Andrew Ng.在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢.一些基本概念没搞清楚的问题,因此想借这门课程来个查漏补缺.目前的计划是先看到神经网络结束,后面的就不一定看了. 当然,看的过程中还是要做笔记做作业的,否则看了也是走马观花.此笔记只针对我个人,因此不会把已经会了的内容复述一遍,相当于是写给自己的一份笔记吧.如果有兴趣,可以移步<Machine Learning>仔细学习. 接下来是第一周的一些我认为需要格外注意的问题.…

1 特征 1-1 什么是特征? 我的理解就是,用于描述某个样本点,以哪几个指标来评定,这些个指标就是特征.比方说对于一只鸟,我们评定的指标就可以是:(a)鸟的翅膀大还是小?(b)鸟喙长还是短?(c)鸟下的蛋是多还是少?等等,这些都能被称之为“鸟”这个样本点的特征. 特征值的数量用“n”来表示.比如我们用一些特征来描述一栋房子,这些特征包括:(a)多少平米?(b)几室几厅?(c)有几层?(d)房子是新还是旧?那么这里就有4个特征,也就是n=4. 1-2 现在我们区分一下符号 (1)m:样本点的数目…

理解卷积公式. 卷积的物理意义. 图像的卷积操作. 卷积神经网络. 卷积的三层含义. 感知机. 感知机的缺陷. 总结. 神经网络. 缺陷. 激活函数…

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引…

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如…

目录 第一周 卷积神经网络基础 第二周 深度卷积网络:实例探究 第三周 目标检测 第四周 特殊应用:人脸识别和神经风格转换 第一周 卷积神经网络基础 垂直边缘检测器,通过卷积计算,可以把多维矩阵进行降维.如下图: 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘.例如下图: 对于3x3的过滤器,使用下面的数字组合鲁棒性比较高,这样的过滤器也称为Sobel过滤器. 还有一种称为Scharr的过滤器,如下: 随着深度学习的发展,我们学习的其中一件事就是当你真正想去检测出复杂图像的边缘,你不一定要去…

目录 第一周 机器学习策略(1) 第二周 机器学习策略(2) 目标:学习一些机器学习优化改进策略,使得搭建的学习模型能够朝着最有希望的方向前进. 第一周 机器学习策略(1) 搭建机器学习系统的挑战:尝试和改变的东西太多,比如超参数. 什么是正交化? 正交化是协助调节搭建机器学习系统的方法之一,类比老式电视机的调节按钮,正交化指的是电视设计师设计这样的按钮,使得每个按钮都只调整一个性质,这样调整电视图像就很容易,就可以把图像跳到正中. 训练神经网络时,使用early stopping虽然可以改善过…

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.…

http://note.youdao.com/noteshare?id=58f314d67b3a04caac36221a9a046a13…

极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解神经网络算法.ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),ELM比传统的学习算法速度更快. ELM是一种新型的快速学习算法,对于单隐层神经网络,ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输出权重.对于一个单隐层神经网络,假设有个任意的样本,其中,.对于一个有个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为 其中,为激活函数,为输入权重,为输出权重,是第个隐层单元的偏置.表示和…

Deap Learning(Ng) 学习笔记 author: 相忠良(Zhong-Liang Xiang) start from: Sep. 8st, 2017 1 深度学习概论 打字太麻烦了,索性在吴老师的 text note 上直接标注,写出自己的总结和心得． 每一节,我都会用数字标出核心内容,数字序号有时候表达前后知识的连贯性,有时候仅仅表达孤立的知识点． 加油了,相!…

k-nearest neighbors algorithm - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm Not to be confused with k-means clustering. In pattern recognition, the k-nearest neighbors algorithm (k-NN) is a non-parametric method used for cla…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

点击标题可转到相关博客. 博客专栏:机器学习 PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记 机器学习 scikit-learn 图谱 人脸表情识别常用的几个数据库 机器学习 F1-Score, recall, precision Softmax Classifier (三个隐含层) Softmax Classifier (两个隐含层) Softmax classifier (一个隐含层) Softmax classifier (无隐含层) 机器视觉: LBP-TOP 机器视觉…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————09.利用PCA简化数据 关键字:PCA.主成分分析.降维作者:米仓山下时间:2018-11-15机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/machinelearn…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…