极限学习机elm代码

elm算法逐句解释

ELM算法，即超限学习机（Extreme Learning Machine）算法，是一种新型的快速学习算法。

以下是对ELM算法的逐句解释：针对的问题是单隐层的前馈神经网络（SLFNs）：ELM算法主要解决的是单隐层前馈神经网络的问题。

这种网络的特点是有一个输入层、一个隐层和一个输出层。

输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定：在ELM算法中，输入层到隐层的权重和偏差可以随机设定，不需要通过训练得到。

隐层激励函数具有无限可微的特征即可：对于隐层的激励函数，只需要具备无限可微的特性，例如常用的radial basis、sine、cosine、exponential等函数。

输出层权重用回归矩阵的伪逆矩阵和训练输出值来确定：输出层的权重是通过计算回归矩阵的伪逆矩阵和训练输出值来确定的。

这里的伪逆矩阵又称广义逆矩阵，即Moore-Penrose generalized inverse matrix。

与其他算法相比，例如很火的SVM来说，ELM算法计算速度也更有优势：与其他流行的机器学习算法相比，如支持向量机（SVM），ELM算法在计算速度上具有优势。

ELM可以随机初始化输入权值和阈值并得到相应的隐节点输出：超限学习机（ELM）可以随机初始化输入权值和阈值，并直接得到对应的隐节点输出。

从神经网络的结构来看，超限学习机是一个简单的单层前向神经网络：从网络结构的角度看，ELM是一个简单的单层前向神经网络，包含输入层、隐含层和输出层。

隐含层有L个神经元，L远远小于N，输出层输出的向量为m维：在ELM的网络结构中，隐含层通常包含较少的神经元（L个），且L远小于输入样本数N。

同时，输出层输出的向量是m维的。

一个有L个隐含层节点的单隐含层神经网络：对于具有L个隐节点的单隐含层神经网络，每个隐节点的输出是根据其对应的输入权值、偏置和激活函数来计算的。

总的来说，ELM算法是一种针对单隐层前馈神经网络的快速学习算法，具有随机初始化输入权值和阈值、计算速度快等特点。

kelm代码解析

kelm代码解析一、KELM代码简介KELM（Kernelized Extreme Learning Machine）是一种基于核方法的极限学习机算法。

与其他机器学习算法类似，KELM旨在通过学习输入特征和输出标签之间的非线性关系，从而实现对未知数据的分类或回归任务。

在我国科研人员的努力下，KELM代码已经得以实现并广泛应用于各个领域。

二、KELM算法原理KELM算法的核心思想是基于核方法的非线性映射。

核方法通过将输入数据映射到高维特征空间，从而使得原本在低维空间中难以解决的分类或回归问题在高维空间中变得容易。

KELM算法在此基础上，利用极限学习机（ELM）的快速学习特性，实现对高维特征空间中的非线性关系进行学习。

三、KELM代码实现详解KELM代码的实现主要包括以下几个步骤：1.数据预处理：对输入数据和标签进行归一化处理，使得数据在同一尺度上进行计算。

2.选择核函数：根据问题需求，选择合适的核函数（如径向基核、Sigmoid核等）。

3.初始化参数：设置极限学习机的输入权重、偏置项和核参数。

4.迭代优化：利用梯度下降法或其他优化算法，不断更新极限学习机的参数，直至收敛。

5.分类或回归预测：利用训练好的极限学习机对未知数据进行分类或回归预测。

四、KELM代码应用场景KELM代码在许多实际应用场景中表现出良好的性能，如文本分类、图像识别、生物信息学和金融风险管理等。

相较于其他算法，KELM具有较快的收敛速度和较高的预测准确性，能够有效地解决非线性分类和回归问题。

五、总结与展望KELM代码作为一种基于核方法的极限学习机算法，在非线性分类和回归领域具有广泛的应用前景。

随着科研人员对KELM算法的不断优化和改进，其在实际应用中的性能也将进一步提升。

ELM

• 训练集准确率= 1 ，测试集准确度= 0.1320
• DELM：
• C=0.01时，训练集准确率=0.983，测试集准确度= 0.8594 • C=1时，训练集准确率=1，测试集准确度= 0.7632 • C=100时，训练集准确率=1，测试集准确度= 0.4030
• 实验表明，DELM可以提供更好的模型，或者模型的泛化性更强
极限学习机理解
王岳青
ELM网络结构
• 输入层：
• n个节点表示样本维度，xj表示第 j个样本
• 隐含层
• 有L个节点，L越大，表达能力越强 • 节点i与输入层连接权值表示为ai, 与输出层连接权值表示为βi.
• 输出层：
• oj表示样本j的输出，表示m个类别，
ELM网络结构
ELM理解
ELM理解
ELM理解
• 验证
• 实验设计：使用MNIST数据库，5000个训练样本，1000个测试样本，将训练集中类别1的数目由486减少到5，其他样本不变 • 分别使用ELM、DELM和DWELM（带样本权值的DELM）
ELM理解
增量式ELM算法
P0 ( H 0T H 0
I 1 ) C
1 T 1 P ( P H H ) 1 0 0 0
此处使用了Sherman-Morrison 求逆定理
T T 1 P 1 P 0 P 0 H1 ( I H1P 0 H1 ) H1P 0
增量式ELM
• 验证：算法是否有效 • 实验设计：
• 使用MNIST-5000训练，首先采用3000个样本训练，并测试，之后分别用 500、500、1000个样本更新模型，更新后测试 • 对比实验，直接使用5000个样本训练后测试
测试精度

ELM优化的深度自编码分类算法

ELM优化的深度自编码分类算法徐毅;董晴;戴鑫;宋威【期刊名称】《计算机科学与探索》【年(卷),期】2018(012)005【摘要】针对自编码神经网络训练时间长的问题,提出了一种改进的深度自编码神经网络算法.首先利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为自编码块,构建多层自编码神经网络,以提高分类准确率.采用ELM能避免大量的迭代过程,减少网络训练时间.其次为实现分类,在各输出层中加入标签节点,对实际输出与各样本的期望标签进行比对,使原始的自编码无监督学习转化为监督学习过程,从而在深度学习的过程中实现分类训练.为验证该方法的有效性,在多个UCI数据集中进行广泛的测试.实验结果表明,与其他自编码网络和RBF(radial basis function)神经网络相比,该方法取得了良好的分类准确率,并且有效提高了训练速度.%For the autoencoder neural networks having long training time, this paper puts forward a kind of im-proved deep autoencoder neural network.Firstly,this paper uses extreme learning machine(ELM)as an autoencoder block and constructs a multilayer autoencoder neural network, to improve the classification accuracy. Using ELM can avoid the iterative process and reduce the training time of network.Secondly,this paper adds the label tag in the output layer nodes,and expects the actual output with the sample tag,making the unsupervised learning to be a su-pervised learning and achieving the classification training in the process of deep learning.To verify the validity of the proposed method,this paper tests in the multipleUCI datasets.The experimental results show that the accuracy is good and the training speed is improved, compared with other autoencoder networks and radial basis function (RBF)neural network.【总页数】8页(P820-827)【作者】徐毅;董晴;戴鑫;宋威【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP183【相关文献】1.基于粒子群优化的深度神经网络分类算法 [J], 董晴;宋威2.基于动态等级PSO-ELMAN的乙烯裂解深度模型及其优化控制 [J], 陈宇颖;范启富3.基于深度学习的高分辨率影像样本构建与分类算法优化 [J], 郭功举;岳照溪;潘琛4.基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分类算法 [J], 孙二华;胡云冰5.基于多特征融合与CELM的场景分类算法 [J], 王光;陶燕;沈慧芳;周树东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ELM极限学习机算法源码

import java.io.BufferedReader;import java.io.BufferedWriter;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.FileWriter;import java.io.IOException;import no.uib.cipr.matrix.DenseMatrix;import no.uib.cipr.matrix.DenseVector;import no.uib.cipr.matrix.Matrices;import no.uib.cipr.matrix.NotConvergedException;public class elm {private DenseMatrix train_set;private DenseMatrix test_set;private int numTrainData;private int numTestData;private DenseMatrix InputWeight;private float TrainingTime;private float TestingTime;private double TrainingAccuracy, TestingAccuracy;private int Elm_Type;private int NumberofHiddenNeurons;private int NumberofOutputNeurons;private int NumberofInputNeurons;private String func;private int []label;private DenseMatrix BiasofHiddenNeurons;private DenseMatrix OutputWeight;private DenseMatrix testP;private DenseMatrix testT;private DenseMatrix Y;private DenseMatrix T;public elm(int elm_type, int numberofHiddenNeurons, String ActivationFunction){Elm_Type = elm_type;NumberofHiddenNeurons = numberofHiddenNeurons;func = ActivationFunction;TrainingTime = 0;TestingTime = 0;TrainingAccuracy= 0;TestingAccuracy = 0;NumberofOutputNeurons = 1;}public elm(){}public DenseMatrix loadmatrix(String filename) throws IOException{BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(new File(filename)));String firstlineString = reader.readLine();String []strings = firstlineString.split(" ");int m = Integer.parseInt(strings[0]);int n = Integer.parseInt(strings[1]);if(strings.length > 2)NumberofOutputNeurons = Integer.parseInt(strings[2]);DenseMatrix matrix = new DenseMatrix(m, n);firstlineString = reader.readLine();int i = 0;while (i<m) {String []datatrings = firstlineString.split(" ");for (int j = 0; j < n; j++) {matrix.set(i, j,Double.parseDouble(datatrings[j]));}i++;firstlineString = reader.readLine();}return matrix;}public void train(String TrainingData_File) throws NotConvergedException{try {train_set = loadmatrix(TrainingData_File);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}train();}public void train(double [][]traindata) throws NotConvergedException{//classification require a the number of classtrain_set = new DenseMatrix(traindata);int m = train_set.numRows();if(Elm_Type == 1){double maxtag = traindata[0][0];for (int i = 0; i < m; i++) {if(traindata[i][0] > maxtag)maxtag = traindata[i][0];}NumberofOutputNeurons = (int)maxtag+1;}train();}private void train() throws NotConvergedException{numTrainData = train_set.numRows();NumberofInputNeurons = train_set.numColumns() - 1;InputWeight = (DenseMatrix)Matrices.random(NumberofHiddenNeurons, NumberofInputNeurons);DenseMatrix transT = new DenseMatrix(numTrainData, 1);DenseMatrix transP = new DenseMatrix(numTrainData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {transT.set(i, 0, train_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)transP.set(i, j-1, train_set.get(i, j));}T = new DenseMatrix(1,numTrainData);DenseMatrix P = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTrainData);transT.transpose(T);transP.transpose(P);if(Elm_Type != 0) //CLASSIFIER{label = new int[NumberofOutputNeurons];for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++) {label[i] = i; }DenseMatrix tempT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData);tempT.zero();for (int i = 0; i < numTrainData; i++){int j = 0;for (j = 0; j < NumberofOutputNeurons; j++){if (label[j] == T.get(0, i))break;}tempT.set(j, i, 1);}T = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData); //T=temp_T*2-1;for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++){for (int j = 0; j < numTrainData; j++)T.set(i, j, tempT.get(i, j)*2-1);}transT = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofOutputNeurons);T.transpose(transT);}long start_time_train = System.currentTimeMillis();BiasofHiddenNeurons = (DenseMatrix)Matrices.random(NumberofHiddenNeurons, 1);DenseMatrix tempH = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);InputWeight.mult(P, tempH);//DenseMatrix ind = new DenseMatrix(1, numTrainData);DenseMatrix BiasMatrix = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);for (int j = 0; j < numTrainData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}}tempH.add(BiasMatrix);DenseMatrix H = new DenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTrainData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double temp = tempH.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double temp = tempH.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix Ht = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofHiddenNeurons);H.transpose(Ht);Inverse invers = new Inverse(Ht);DenseMatrix pinvHt = invers.getMPInverse();OutputWeight = new DenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, NumberofOutputNeurons);pinvHt.mult(transT, OutputWeight);long end_time_train = System.currentTimeMillis();TrainingTime = (end_time_train -start_time_train)* 1.0f/1000;DenseMatrix Yt = newDenseMatrix(numTrainData,NumberofOutputNeurons);Ht.mult(OutputWeight,Yt);Y = new DenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTrainData);Yt.transpose(Y);if(Elm_Type == 0){double MSE = 0;for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {MSE += (Yt.get(i, 0) - transT.get(i, 0))*(Yt.get(i, 0) - transT.get(i, 0));}TrainingAccuracy = Math.sqrt(MSE/numTrainData);}else if(Elm_Type == 1){float MissClassificationRate_Training=0;for (int i = 0; i < numTrainData; i++) {double maxtag1 = Y.get(0, i);int tag1 = 0;double maxtag2 = T.get(0, i);int tag2 = 0;for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) {if(Y.get(j, i) > maxtag1){maxtag1 = Y.get(j, i);tag1 = j;}if(T.get(j, i) > maxtag2){maxtag2 = T.get(j, i);tag2 = j;}}if(tag1 != tag2)MissClassificationRate_Training ++;}TrainingAccuracy = 1 -MissClassificationRate_Training* 1.0f/numTrainData;}}public void test(String TestingData_File){try {test_set = loadmatrix(TestingData_File);} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}numTestData = test_set.numRows();DenseMatrix ttestT = new DenseMatrix(numTestData, 1);DenseMatrix ttestP = new DenseMatrix(numTestData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTestData; i++) {ttestT.set(i, 0, test_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)ttestP.set(i, j-1, test_set.get(i, j));}testT = new DenseMatrix(1,numTestData);testP = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTestData);ttestT.transpose(testT);ttestP.transpose(testP);long start_time_test = System.currentTimeMillis();DenseMatrix tempH_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);InputWeight.mult(testP, tempH_test);DenseMatrix BiasMatrix2 = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);for (int j = 0; j < numTestData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix2.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}tempH_test.add(BiasMatrix2);DenseMatrix H_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix transH_test = newDenseMatrix(numTestData,NumberofHiddenNeurons);H_test.transpose(transH_test);DenseMatrix Yout = newDenseMatrix(numTestData,NumberofOutputNeurons);transH_test.mult(OutputWeight,Yout);DenseMatrix testY = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);Yout.transpose(testY);long end_time_test = System.currentTimeMillis();TestingTime = (end_time_test -start_time_test)* 1.0f/1000;//REGRESSIONif(Elm_Type == 0){double MSE = 0;for (int i = 0; i < numTestData; i++) {MSE += (Yout.get(i, 0) -testT.get(0,i))*(Yout.get(i, 0) - testT.get(0,i));}TestingAccuracy = Math.sqrt(MSE/numTestData);}//CLASSIFIERelse if(Elm_Type == 1){DenseMatrix temptestT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);for (int i = 0; i < numTestData; i++){int j = 0;for (j = 0; j < NumberofOutputNeurons; j++){if (label[j] == testT.get(0, i))break;}temptestT.set(j, i, 1);}testT = newDenseMatrix(NumberofOutputNeurons,numTestData);for (int i = 0; i < NumberofOutputNeurons; i++){for (int j = 0; j < numTestData; j++)testT.set(i, j, temptestT.get(i, j)*2-1);}float MissClassificationRate_Testing=0;for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double maxtag1 = testY.get(0, i);int tag1 = 0;double maxtag2 = testT.get(0, i);int tag2 = 0;for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) { if(testY.get(j, i) > maxtag1){maxtag1 = testY.get(j, i);tag1 = j;}if(testT.get(j, i) > maxtag2){maxtag2 = testT.get(j, i);tag2 = j;}}if(tag1 != tag2)MissClassificationRate_Testing ++;}TestingAccuracy = 1 -MissClassificationRate_Testing* 1.0f/numTestData;}}public double[] testOut(double[][] inpt){test_set = new DenseMatrix(inpt);return testOut();}public double[] testOut(double[] inpt){test_set = new DenseMatrix(new DenseVector(inpt));return testOut();}//Output numTestData*NumberofOutputNeuronsprivate double[] testOut(){numTestData = test_set.numRows();NumberofInputNeurons = test_set.numColumns()-1;DenseMatrix ttestT = new DenseMatrix(numTestData, 1);DenseMatrix ttestP = new DenseMatrix(numTestData, NumberofInputNeurons);for (int i = 0; i < numTestData; i++) {ttestT.set(i, 0, test_set.get(i, 0));for (int j = 1; j <= NumberofInputNeurons; j++)ttestP.set(i, j-1, test_set.get(i, j));}testT = new DenseMatrix(1,numTestData);testP = newDenseMatrix(NumberofInputNeurons,numTestData);ttestT.transpose(testT);ttestP.transpose(testP);DenseMatrix tempH_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);InputWeight.mult(testP, tempH_test);DenseMatrix BiasMatrix2 = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);for (int j = 0; j < numTestData; j++) {for (int i = 0; i < NumberofHiddenNeurons; i++) {BiasMatrix2.set(i, j, BiasofHiddenNeurons.get(i, 0));}}tempH_test.add(BiasMatrix2);DenseMatrix H_test = newDenseMatrix(NumberofHiddenNeurons, numTestData);if(func.startsWith("sig")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = 1.0f/ (1 + Math.exp(-temp));H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("sin")){for (int j = 0; j < NumberofHiddenNeurons; j++) { for (int i = 0; i < numTestData; i++) {double temp = tempH_test.get(j, i);temp = Math.sin(temp);H_test.set(j, i, temp);}}}else if(func.startsWith("hardlim")){}else if(func.startsWith("tribas")){}else if(func.startsWith("radbas")){}DenseMatrix transH_test = newDenseMatrix(numTestData,NumberofHiddenNeurons);H_test.transpose(transH_test);DenseMatrix Yout = newDenseMatrix(numTestData,NumberofOutputNeurons);transH_test.mult(OutputWeight,Yout);double[] result = new double[numTestData];if(Elm_Type == 0){for (int i = 0; i < numTestData; i++)result[i] = Yout.get(i, 0);}else if(Elm_Type == 1){for (int i = 0; i < numTestData; i++) {int tagmax = 0;double tagvalue = Yout.get(i, 0);for (int j = 1; j < NumberofOutputNeurons; j++) {if(Yout.get(i, j) > tagvalue){tagvalue = Yout.get(i, j);tagmax = j;}}result[i] = tagmax;}}return result;}public float getTrainingTime() {return TrainingTime;}public double getTrainingAccuracy() {return TrainingAccuracy;public float getTestingTime() {return TestingTime;}public double getTestingAccuracy() {return TestingAccuracy;}public int getNumberofInputNeurons() {return NumberofInputNeurons;}public int getNumberofHiddenNeurons() {return NumberofHiddenNeurons;}public int getNumberofOutputNeurons() {return NumberofOutputNeurons;}public DenseMatrix getInputWeight() {return InputWeight;}public DenseMatrix getBiasofHiddenNeurons() {return BiasofHiddenNeurons;}public DenseMatrix getOutputWeight() {return OutputWeight;}//for predicting a data file based on a trained model.public void testgetoutput(String filename) throws IOException {try {test_set = loadmatrix(filename);} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}numTestData = test_set.numRows();NumberofInputNeurons = test_set.numColumns() - 1;double rsum = 0;double []actual = new double[numTestData];double [][]data = newdouble[numTestData][NumberofInputNeurons];for (int i = 0; i < numTestData; i++) {actual[i] = test_set.get(i, 0);for (int j = 0; j < NumberofInputNeurons; j++) data[i][j] = test_set.get(i, j+1);}double[] output = testOut(data);BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(new File("Output")));for (int i = 0; i < numTestData; i++) {writer.write(String.valueOf(output[i]));writer.newLine();if(Elm_Type == 0){rsum += (output[i] - actual[i])*(output[i] - actual[i]);}if(Elm_Type == 1){if(output[i] == actual[i])rsum ++;}}writer.flush();writer.close();if(Elm_Type == 0)System.out.println("Regression GetOutPut RMSE: "+Math.sqrt(rsum* 1.0f/numTestData));else if(Elm_Type == 1)System.out.println("Classfy GetOutPut Right:"+rsum*1.0f/numTestData);}}。

ELM极限学习机算法源码

ELM极限学习机算法源码一、极限学习机(ELM)算法概述极限学习机(ELM)是一种机器学习方法，由乔明·埃德尔霍尔斯（Gao Ming）博士发明。

该方法利用随机权重的网络结构，能够更快速的训练深层神经网络，并减少需要调整的参数。

具体来说，ELM可以用于定义输入和输出之间的非线性回归/分类函数，以及进行数据挖掘和逻辑回归，实现优化和计算机视觉等方面的研究。

二、ELM算法源码实现1.导入相关库并定义函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#定义sigmoid函数def sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))2.读取数据并处理：#读取数据x = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype='float32', skiprows=1)X=x[:,:-1]y = x[:, -1][:, np.newaxis]#添加偏置项，让数据集变为更合适的格式X = np.hstack([np.ones_like(X, dtype='float32'), X]) 3.训练模型#初始化ELM网络参数input_nodes = X.shape[1]hidden_nodes = 6output_nodes = 1#随机生成权重和偏置W = np.random.normal(size=(input_nodes, hidden_nodes)) b = np.zeros((1, hidden_nodes))# 将输入数据和随机生成的权重输入sigmoid函数H = sigmoid(np.dot(X, W) + b)#计算输出层参数beta = np.dot(np.linalg.pinv(H), y)4.预测#计算预测值y_pred = np.dot(H, beta)#画出预测结果和样本数据plt.scatter(X[:,1], y, label='Real data')plt.plot(X[:,1], y_pred, label='Predicted data') plt.title('ELM')plt.xlabel('Input')plt.ylabel('Output')plt.legenplt.。

一种修正的模糊极限学习机

第 34卷第5 期 2017年 5 月
计算机应用与软件
Computer Applications and Software
Vol.34 No.5 May 2017
一种修正的模糊极限学习机
李丽娜闫德勤楚永贺
(辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081) 摘要极限学习机 E L M (E x tre m e
s c h o la rs ’a tte n tio n w ith its s im p le th e o ry and easy im p le m e n ta tio n . R e c e n tly , researchers on noise and o u tlie r data have proposed re le va n t research a lg o rith m s . H o w e v e r , how to use ELM b e tte r in c la s s ific a tio
(M F E L M )
fo llo w s
based on the te c h n ic a l
： MF
good p e rfo rm an ce o f E L M processing n o rm a l data c la s s ific a tio n w h en d e a lin g w ith the c la s s ific a tio n o f noise and o u tlie r d a ta ; the a c tiv a tio n o r k e r e l fu n c tio n s fo r the E L M also a p p ly to th e M F E L M m o d e l ; M F E L M can be exte nde d to co st se n sitive le a rn in g by assign ing d iffe re n t m em b ersh ips to each data sam ple a c c o rd in g to d iffe re n t re q u ire m e n ts . the

ELM极限学习机算法源码

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

extremelearnmachines極限學習機

ELMRegressor
_create_random_layer() (hidden_layer = RandomLayer)
GenELMClassifier （继承BaseELM） Method： decision_function(X)
ELMClassifier （继承ELMRegressor）
MLPRandomLayer (继承RandomLayer)
Alpha = 1
RBFRandomLayer (继承RandomLayer)
Alpha = 0
input_activation = alpha * mlp_activation + (1-alpha) * rbf_activation mlp_activation(x) = dot(x, weights) + bias rbf_activation(x) = rbf_width * ||x - center||/radius
plot_elm_comparison.py
First Ime Second Ime
总结
• 基础知识 • 整个程序的结构 • Sklearn库
Any Question ?
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1. 简单易学的机器学习算法——极限学习机hLp:///google19890102/arIcle/details/ 18222103
Extreme Learn Machines (极限学习机)
Python 实现
Outline
1. ELM简介 2. ELM原理 3. Python实现 4. 总结
ELM简介
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌教授提出来的求解单隐层神经网络的算法。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，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。

hpelm的参数

hpelm的参数摘要：一、引言二、hpelm的定义与作用三、hpelm的参数设置1.学习率2.迭代次数3.正则化参数4.隐藏层神经元数量5.激活函数6.优化器四、参数调整策略五、总结正文：一、引言在机器学习领域，神经网络是一种广泛应用的模型。

其中，Hebbian Perceptron ELM（HPE）是一种基于Hebbian学习规则的极限学习机。

HPE 通过调整其参数，可以实现对非线性数据的分类和回归任务。

本文将详细介绍HPE的参数及其设置方法。

二、hpelm的定义与作用HPE是一种单层神经网络，其包含输入层、输出层和隐藏层。

HPE通过隐藏层的权重在输入层和输出层之间建立连接，并利用Hebbian学习规则进行学习。

当输入层的激活值超过某一阈值时，隐藏层的权重会发生改变，从而实现对输出层的预测。

三、hpelm的参数设置HPE的参数主要包括学习率、迭代次数、正则化参数、隐藏层神经元数量、激活函数和优化器。

1.学习率：学习率是控制模型更新的重要参数。

过大的学习率可能导致模型在训练过程中不稳定，而过小的学习率则可能使模型收敛速度过慢。

通常，学习率的选择需要根据具体任务和数据集进行调整。

2.迭代次数：迭代次数决定了模型训练的轮数。

过多的迭代次数可能导致过拟合，而太少的迭代次数可能导致欠拟合。

因此，迭代次数的选择需要根据验证集上的性能进行调整。

3.正则化参数：正则化参数用于控制模型复杂度，以防止过拟合。

常用的正则化方法有L1正则化、L2正则化等。

4.隐藏层神经元数量：隐藏层神经元数量决定了模型的非线性表达能力。

过多的神经元可能导致过拟合，而太少的神经元可能导致欠拟合。

通常，隐藏层神经元数量需要根据任务和数据集进行调整。

5.激活函数：激活函数是神经网络中不可或缺的元素，它决定了神经网络的非线性特性。

常用的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。

6.优化器：优化器用于控制模型权重的更新策略。

常用的优化器有梯度下降、随机梯度下降、Adam等。

elm 原理及python代码

elm 原理及python代码Elm是一种函数式编程语言，用于构建Web应用程序。

它基于Haskell语言和函数式编程的思想，具有强类型、模块化和可组合性等特点。

Elm的原理是通过一个虚拟DOM（Virtual DOM）来管理用户界面的状态和更新。

它将界面的状态表示为一个单一的不可变的模型，并通过更新函数将模型的变化映射到界面上。

当模型发生变化时，Elm会重新计算虚拟DOM的差异，并将差异应用于实际的DOM树，以实现界面的更新。

以下是一个使用Python编写的简单的Elm风格的模型-视图-更新程序：```pythonimport tkinter as tk# 初始化模型model = 0# 初始化视图root = ()label = bel(root, text="0")label.pack()# 定义更新函数def update(msg):global modelif msg == "increment":model += 1elif msg == "decrement":model -= 1label.config(text=str(model))# 定义消息处理函数def on_button_click(msg):update(msg)# 创建按钮increment_button = tk.Button(root, text="Increment", command=lambda:on_button_click("increment"))increment_button.pack()decrement_button = tk.Button(root, text="Decrement", command=lambda: on_button_click("decrement"))decrement_button.pack()# 运行主循环root.mainloop()```在这个例子中，我们使用了Python的tkinter库来创建一个简单的图形用户界面。

基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法

基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法
苗军;刘晓;常艺茹;乔元华
【期刊名称】《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(39)1
【摘要】基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。

首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。

在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。

【总页数】5页(P37-41)
【作者】苗军;刘晓;常艺茹;乔元华
【作者单位】北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;北京工业大学应用数理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP389.1
【相关文献】
1.用于表示级特征融合与分类的相关熵融合极限学习机
2.流形极限学习机自编码特征表示
3.基于多特征融合与极限学习机的植物叶片分类方法
4.一种基于ELM-AE 特征表示的谱聚类算法
5.一种基于时频特征融合和极限学习机的非侵入式负荷识别方法
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简单易学的机器学习算法极限学习机(ELM)

(选自黄广斌老师的PPT)对于一个单隐层神经网络(见Figure 1)，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。

表示和的内积。

即存在，和，使得可以矩阵表示为其中，是隐层节点的输出，为输出权重，为期望输出。

，为了能够训练单隐层神经网络，我们希望得到，和，使得其中，，这等价于最小化损失函数传统的一些基于梯度下降法的算法，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。

而在ELM算法中, 一旦输入权重和隐层的偏置被随机确定，隐层的输出矩阵就被唯一确定。

训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统。

并且输出权重可以被确定其中，是矩阵的Moore-Penrose广义逆。

且可证明求得的解的范数是最小的并且唯一。

三、实验我们使用《简单易学的机器学习算法——Logistic回归》中的实验数据。

原始数据集我们采用统计错误率的方式来评价实验的效果，其中错误率公式为：对于这样一个简单的问题，。

MATLAB代码主程序[plain]01. %% 主函数，二分类问题02.03. %导入数据集04. A = load('testSet.txt');05.06. data = A(:,1:2);%特征07. label = A(:,3);%标签08.09. [N,n] = size(data);10.11. L = 100;%隐层节点个数12. m = 2;%要分的类别数13.14. %‐‐初始化权重和偏置矩阵15. W = rand(n,L)*2‐1;16. b_1 = rand(1,L);17. ind = ones(N,1);18. b = b_1(ind,:);%扩充成N*L的矩阵19.20. tempH = data*W+b;21. H = g(tempH);%得到H22.23. %对输出做处理24. temp_T=zeros(N,m);25. for i = 1:N26. if label(i,:) == 027. temp_T(i,1) = 1;28. else29. temp_T(i,2) = 1;30. end31. end32. T = temp_T*2‐1;33.34. outputWeight = pinv(H)*T;35.36. %‐‐画出图形37. x_1 = data(:,1);38. x_2 = data(:,2);39. hold on40. for i = 1 : N41. if label(i,:) == 042. plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.g');43. else44. plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.r');45. end46. end47.48. output = H * outputWeight;49. %‐‐‐计算错误率50. tempCorrect=0;51. for i = 1:N52. [maxNum,index] = max(output(i,:));53. index = index‐1;54. if index == label(i,:);55. tempCorrect = tempCorrect+1;56. end57. end58.59. errorRate = 1‐tempCorrect./N;激活函数[plain]01. function [ H ] = g( X )02. H = 1 ./ (1 + exp(‐X));03. end黄老师提供的极限学习机的代码：点击打开链接。

超限学习机图像处理ELM介绍

大数据高精度；许多简单的应用也需要才能大数据实现用小数据解决许多复杂应用
需要海量计算资源（通常几千几万个快速计算单元的并行运算）
低速的神经元并行学习
学习速度极其低速，在学习精度上极其“贪婪” ”
讲究高学习速度，高的准确率，但不过分“贪婪于学习精度
总是先有应用，再去找寻相匹配的“个性化”强的学习算法
16
MNIST OCR
学习方式
ELM
H-ELM [Unpublished]
H-ELM [J. Tang, et al, 2015]
深度学习
Multi-Layer ELM (784-700-700-15000-10)
M. Rigotti, et al, Journal of Neuroscience, vol. 33, no. 9, 2013
R. I. Arriaga, et al. “Visual Categorization with Random Projection,” Neural Computation, vol. 27, 2015
总是先有普适的“脑”，再有应用
7
人工神经网络学习真的需要如此 “痛苦”和“耗时”？
让人工神经网络学习能变得轻松愉快？
超限学习机（Extreme Learning Machines ， ELM）：基本问题
• 面对如此多的神经网络结构，真的需要如此多的不同的对应神经网络算法？
– 不同前馈网络结构
– 新的学习理论不仅解决了神经网络存在性问题也给出了学习方法。
– 我们首先提出和回答了生物学习的一个基本问题：“生物神经元在学习中真的需要调整吗？”
– ELM理论在提出后约10年，哈佛、哥伦比亚大学、斯坦福、MIT、IBM Watson、 Georgia Tech等研究人员分别在2013年，2015年和2016年在老鼠的嗅觉系统、猴子的视觉系统和人的感知系统直接或间接的得到验证。

ELM部分代码注释

ELM部分代码注释#include "elml.hpp"//输⼊参数://X:训练数据向量 dims:特征向量的维度//nsmp:训练数据的个数 Y:训练数据的Label//nhn:隐层结点个数 C:参数c//m_inW:隐层结点的输⼊权重矩阵//m_bias:隐层结点的调节因⼦//m_outW:输出权重矩阵void elmTrain( double *X, int dims, int nsmp,double *Y,const int nhn, const double C,MatrixXd &m_inW, MatrixXd &m_bias, MatrixXd &m_outW ){// map the samples into the matrix objectMatrixXd mX = Map( X, dims, nsmp );// build target matrixMatrixXd mTargets = buildTargetMatrix( Y, nsmp );// generate random input weight matrix - m_inWm_inW = MatrixXd::Random( nhn, dims );// generate random m_bias vectorsm_bias = MatrixXd::Random( nhn, 1 );// compute the pre-H matrixMatrixXd preH = m_inW * mX;// compute hidden neuron outputMatrixXd H = (1 + (-preH.array()).exp()).cwiseInverse();// build matrices to solve Ax = bMatrixXd A = (MatrixXd::Identity(nhn,nhn)).array()*(1/C) + (H * H.transpose()).array();MatrixXd b = H * mTargets.transpose();// solve the output weights as a solution to a system of linear equationsm_outW = A.llt().solve( b );}// entry function to predict class labels using the trained ELM model on test data// INPUT : X, m_inW, m_bias, m_outW// OUTPUT : scores//X:预测数据矩阵//dims: 特征向量的维数//nsmp:预测数据的个数//mScore:结果矩阵//m_inW:输⼊权重矩阵//m_bias:隐层偏置//m_outW:输出权重矩阵void elmPredict( MatrixXd &X, int dims, int nsmp,MatrixXd &mScores,MatrixXd m_inW,MatrixXd m_bias,MatrixXd m_outW ) {// map the sample into the Eigen's matrix objectMatrixXd mX = X;// build the pre-H matrixMatrixXd preH = m_inW * mX + m_bias.replicate( 1, nsmp );// apply the activation functionMatrixXd H = ( 1 + (-preH.array()).exp() ).cwiseInverse();// compute output scoresmScores = (H.transpose() * m_outW).transpose();}// --------------------------// Helper functions// --------------------------// compares two integer values//int compare( const void* a, const void *b ) {// return ( *(int *) a - *(int *) b );//}int compare( const void *a, const void *b ){const double *da = (const double *) a;const double *db = (const double *) b;return (*da > *db) - (*da < *db);}// builds 1-of-K target matrix from labels array//templateMatrixXd buildTargetMatrix( double *Y, int nLabels ) { // make a temporary copy of the labels array double *tmpY = new double[ nLabels ];for ( int i = 0 ; i < nLabels ; i++ ) {tmpY[i] = Y[i];}// sort the array of labelsqsort( tmpY, nLabels, sizeof(double), compare );// count unique labelsint nunique = 1;for ( int i = 0 ; i < nLabels - 1 ; i++ ) {if ( tmpY[i] != tmpY[i+1] )nunique++;}delete [] tmpY;MatrixXd targets( nunique, nLabels );targets.fill( 0 );// fill in the onesfor ( int i = 0 ; i < nLabels ; i++ ){int idx = (int)Y[i];targets( idx, i ) = 1;}// normalize the targets matrix values (-1/1)targets *= 2;targets.array() -= 1;//char c;//cout<<endl;//cout<<targets.rows()<<" "<<targets.cols()<<endl;//cin>>c; return targets; }。

matlabelm算法

matlabelm算法
Matlab算法通常是指利用MATLAB软件实现的一系列算法，用于数据分析、图像处理、机器学习等领域。

其中极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种特殊的单隐藏层反馈神经网络，由黄广斌教授提出。

极限学习机算法的流程如下：
1. 样本训练：利用训练样本对ELM进行训练，通过建立适应值函数计算适
应值，以验证PSO算法中粒子的优劣。

2. 测试：利用测试样本对训练好的ELM进行测试，以评估模型的预测精度。

3. 精度：根据测试结果计算模型的精度，包括准确率、精确率、召回率等指标。

4. 隐层神经元个数：根据训练结果确定隐层神经元的个数，以使模型达到最佳的预测效果。

5. 激活函数选取：根据具体情况选择合适的激活函数，以使模型能够更好地处理非线性问题。

以上是极限学习机算法的简单介绍，如果需要更详细的信息，可以查阅相关的技术文档或参考专业书籍。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

elm算法逐句解释

kelm代码解析

ELM

ELM优化的深度自编码分类算法

ELM极限学习机算法源码

ELM极限学习机算法源码

一种修正的模糊极限学习机

ELM极限学习机算法源码

extremelearnmachines極限學習機

hpelm的参数

elm 原理及python代码

基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法

简单易学的机器学习算法 极限学习机(ELM)

超限学习机图像处理ELM介绍

ELM部分代码注释

matlabelm算法

矿产

矿产

简单易学的机器学习算法极限学习机(ELM)