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极限学习机是由黄广斌等［13］提出的一种针对前馈神经网络设计的机器学习算法。该算法结构简单、计算速率快。ELM的关键在于找到输出和输出之间的映射空间。首先确定隐含层之间的连接权值w和隐含层神经元的偏置b。选择一个无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数g（x），则隐藏层输出矩阵为：
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时间：2020-12-21 20:23:07
极限学习机是由黄广斌等［13］提出的一种针对前馈神经网络设计的机器学习算法。该算法结构简单、计算速率快。ELM的关键在于找到输出和输出之间的映射空间。首先确定隐含层之间的连接权值w和隐含层神经元的偏置b。选择一个无限可微的函数作为隐含层神经元的激活函数g（x），则隐藏层输出矩阵为：
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