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新神经网络
Extreme Learning Machine
比SVM快，附4个例子
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extreme learning machine 例子
run sinc_mean
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extreme learning machine 例子
run sinc_mean
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extreme learning machine 例子
run segment_mean
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extreme learning machine 例子
run satimage_mean
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extreme learning machine例子
run sinc_mean
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ELM和ELM_2是现在流行的超强学习机（也叫极限学习机）源码
EELM是有效ELM的源码 （EELM发表于neuralcomputing ,作者：yuguangwang)
YELM是一种改进的ELM的源码（已发表，作者：yuboyuan)
这个程序是三者的方法比对。
相关理论，可以用作者找文章。
运行时，要运行pendigits_mean就可以了！-extreme learning machine and effective learning machin
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利用差分演化优化极限学习机神经网络的MATLAB源代码-Differential evolution+ Extreme learning machine, MATLAB
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利用差分演化优化极限学习机神经网络的matlab源代码，涉及2个matlab程序-evolutionary extreme learning machine, differential evolution
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主要是基于extreme learning machine的改进算法，结合了增量学习-It’s mainly based on the extreme learning machine improvement algorithm, unified the increase study
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optimal extreme machine learning
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极限学习机 一种比支持向量机更快的算法-Extreme Learning Machine for a faster than SVM algorithm. . . . . . . .
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极限学习机是一种神经网络仿真，比BP,SWM学习速度更快，参数设置更容易-Extreme Learning Machine is a kind of neural network simulation, compared with BP, SWM learning faster, easier to set parameters
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the ELM method is a learning technique, used to train a system
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极限学习机的回归拟合及分类，介绍一个针对SLFN的新算法——极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM），该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点。-Extreme Learning Machine regression and classification, introduce a new algorithm
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关于改进极限学习机melm的应用期刊论文，作者为江南大学的毛力等-
您是不是要找： 关于改进极限学习机elm的应用期刊论文,作者为江南大学的毛力等
Application Papers on improving the extreme learning machine melm, the author of Mao force of Jiangnan University
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新神经网络 Extreme Learning Machine 比SVM快，附4个例子-a new neural networks algorithm faster than SVM, with 4 examples
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极限学习机的matlab源程序，实测可运行，并且可自动显示预测结果与实测结果，便于进行对比-Extreme Learning Machine matlab source, measured runs, and automatically displays the forecast and actual results for easy comparison
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极限学习机，用于预测或分类,具有较好的实际应用效果。-Extreme Learning Machine, used to predict or classify
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ELM算法指出，其实隐层的权值矩阵W和偏置b其实是没有必要调整的，在学习算法开始时，任意随机给定W和b的值，利用其计算出H（隐层节点的输出），并令其保持不变，需要确定的参数就只有β了。这是一个比较重要的理论基础。(The ELM algorithm is pointed out, in fact, hidden layer weights matrix W and B is not necessary to adjust the bias of the learning algorithm, i
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