エクストリーム・ラーニング・マシン
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/09/10 01:34 UTC 版)
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| 機械学習および データマイニング |
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構造化予測
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理論
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議論の場
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エクストリーム・ラーニング・マシン（英: extreme learning machine, ELM）は，1層もしくは複数の隠れ層を有する順伝播型ニューラルネットワークであり，分類や回帰，データ・クラスタリングへ適用できる。2004年にGuang-Bin Huang，Qin-Yu Zhu，Chee-Kheong Siewによって提案された。
隠れ層のノードはランダムに決定するため，最適化を図る必要はない。また，出力層の重みは擬似逆行列によって計算されるため，誤差逆伝播法を用いた場合よりも速いという特徴がある。
エクストリーム・ラーニング・マシン (ELM)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/15 15:33 UTC 版)
「機械学習」の記事における「エクストリーム・ラーニング・マシン (ELM)」の解説
1層もしくは複数の隠れ層を有する順伝播型ニューラルネットワークであり，分類や回帰，クラスタリングへ適用できる。
※この「エクストリーム・ラーニング・マシン (ELM)」の解説は、「機械学習」の解説の一部です。
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