【ELM是什么简称】ELM是“Extreme Learning Machine”的缩写，是一种用于人工神经网络的机器学习算法。它在2006年由黄广斌教授提出，主要用于解决传统神经网络训练过程中计算复杂度高、收敛速度慢的问题。ELM的核心思想是随机初始化输入层与隐藏层之间的权重，并固定这些参数，只优化输出层的权重，从而大大提高了训练效率。
以下是关于ELM的一些关键信息总结：
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Extreme Learning Machine（极限学习机） |
| 提出时间 | 2006年 |
| 提出者 | 黄广斌（Huang G. B.） |
| 核心思想 | 随机初始化输入层与隐藏层的连接权重，仅优化输出层权重 |
| 特点 | 训练速度快、泛化能力强、适用于小样本数据 |
| 应用领域 | 分类、回归、聚类、图像识别等 |
| 优点 | 简单易实现、计算效率高 |
| 缺点 | 对隐藏层节点数敏感，需要合理选择 |
ELM在实际应用中表现出了良好的性能，尤其在处理非线性问题时具有优势。由于其结构简单且训练速度快，ELM被广泛应用于各类机器学习任务中，成为一种重要的学习方法。