Weighted-ELM

**极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)** 极限学习机是一种快速、高效的单隐藏层前馈神经网络(SLFN)的学习算法。它的核心思想是随机初始化隐藏层节点的权重和偏置，然后通过最小化输出误差来唯一确定输出层权重。ELM算法避免了传统神经网络的梯度下降法或反向传播算法，大大减少了训练时间，并且在许多机器学习任务中表现出优秀的性能。 **Weighted-ELM** 基于ELM的概念，Weighted-ELM（加权极限学习机）是对原ELM的一种扩展和改进。在Weighted-ELM中，引入了样本权重的概念，使得每个训练样本对网络的贡献程度可以被调整。这种加权机制允许我们更关注于某些特定的、重要的或者有挑战性的样本，提高模型在这些样本上的泛化能力。在处理非平衡数据集或者需要突出特定类别的问题时，Weighted-ELM尤其有用。 Weighted-ELM的主要步骤包括： 1. **样本加权**：根据样本的特性或者预设的目标，为每个样本分配一个权重。这可以通过考虑样本的数量、类别分布或者样本的难易程度等因素来实现。 2. **随机初始化**：如同ELM，Weighted-ELM也随机初始化隐藏层神经元的权重和偏置，这个过程不涉及任何训练数据。 3. **前向传播**：输入数据通过隐藏层，产生隐藏层的输出。 4. **加权误差计算**：使用加权的误差函数计算输出层与目标值之间的差异，误差的大小与样本权重成正比。 5. **唯一解求解**：通过最小化加权误差，求解出输出层的连接权重。这个过程通常通过解决一个线性系统来完成，因为隐藏层的权重是固定的，所以输出层的权重可以唯一地由输入数据、隐藏层输出和加权误差决定。 6. **预测和评估**：使用训练得到的网络进行新的数据预测，并通过各种评估指标（如准确率、精确率、召回率等）来衡量模型的性能。 在实际应用中，Weighted-ELM可以应用于许多领域，比如分类、回归、异常检测和模式识别等。通过合理设置样本权重，可以优化模型在特定场景下的性能，使其更适合实际问题的需求。 **标签解析** 1. **ELM**：代表极限学习机，是基于SLFN的快速学习算法。 2. **Weighted-ELM**：是ELM的扩展，引入了样本权重，用于调整不同样本对模型训练的影响。 3. **极限学习机**：这是基础概念，是指使用随机初始化和唯一解求解策略的快速神经网络训练方法。 Weighted-ELM是在极限学习机基础上发展起来的一种机器学习算法，通过赋予训练样本不同的权重，以适应各种复杂的分类和回归问题，特别是在处理非平衡数据集时具有显著优势。它简化了传统的神经网络训练过程，提高了学习效率，且能实现良好的泛化性能。