matlab科研助手的博客

​ 一、核极限学习机 本文将介绍一种新的SLFN的算法，极限学习机，该算法将随机产生输入层和隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层的神经元的个数，便可以获得唯一最优解，与传统的训练方法相比，该方法具有学习速率快、泛化性能好等优点。 ​   ​ 典型的单隐层前馈神经网络如上图所示，输入层与隐含层，隐含层与输出层之间是全连接的。输入层的神经元的个数是根据样本的