2018-3-31 ELM极限学习机--笔记（黄广斌PPT，以及极限学习机原理介绍的部分，但是忘记网址了）
1.创始人：
黄教授微博：
黄广斌-ELM的微博_微博
https://weibo.com/elm201x
文章来源：
Extreme Learning Machines: Random Neurons, Random Features, Kernels
http://www.ntu.edu.sg/home/egbhuang/
2.人工智能和机器学习发展的三次浪潮
机器学习时代的必要条件：
（1）高效的计算环境
（2）丰富多态的数据
（3）高效的学习算法
另外机器学习和人工智能几乎是相伴的，两者之间的发展趋势如下：
类比于生物神经网络，创生了人工神经网络，在人工神经网络中，研究者认为所有网络的隐层神经元都需要进行不断的调整。但是详细想生物有那么多的神经是每一个都有必要进行调节？？每一个都被用到了吗？所以提出了四个问题：
（1）真的有必要花费那么多的人力来寻找这种需要人工调整隐层参数的学习算法，并应用与不同的神经网络？显然生物大脑汇中并没有调整参数的精灵
（2）我们真的需要不同的学习算法来使不同类型的神经网络可以进行特征学习，聚类，回归和分类吗？
（3）为什么生物大脑比那些继承人共学习算法的机器更加“高效”和智能？
（4）为什么“一个不完美的神经网络，它包含很多随机连接，却能稳定的执行那些需要完美电路才能执行的功能？”、
ELM概述：是一种针对单隐层前馈神经网络的算法
人工神经网络中的两大理论----------
ELM的核心考虑：
（1）尽可能少的人工干预
（2）高准确度/泛化能力
（3）实时学习（秒级，毫秒级甚至微秒级）
对一下内容能够的的理解可以通过进行理解：
https://blog.csdn.net/luolang_103/article/details/79772182
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