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エクストリーム・ラーニング・マシン

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機械学習およびデータマイニング

問題分類クラスタリング回帰異常検知相関ルール（英語版）強化学習構造化予測（英語版）特徴量設計（英語版）表現学習（英語版）オンライン学習（英語版）半教師あり学習（英語版）教師なし学習ランキング学習（英語版）文法獲得（英語版）
教師あり学習（分類 • 回帰）決定木（英語版）アンサンブル（英語版）（バギング、ブースティング、ランダムフォレスト） k-NN 線形回帰単純ベイズニューラルネットワークロジスティック回帰パーセプトロン関連ベクトルマシン (RVM)（英語版）サポートベクトルマシン (SVM)
クラスタリング BIRCH（英語版）階層的（英語版） k平均法期待値最大化法 (EM) DBSCAN OPTICS（英語版）平均値シフト（英語版）
次元削減（英語版）因子分析 CCA ICA LDA（英語版） NMF（英語版） PCA t-SNE（英語版）
構造化予測（英語版）グラフィカルモデル（ベイジアンネットワーク、 CRF、HMM）
異常検知 k-NN 局所外れ値因子法（英語版）
ニューラルネットワークオートエンコーダディープラーニング多層パーセプトロン RNN（英語版）制約ボルツマンマシン（英語版） SOM 畳み込みニューラルネットワーク
強化学習 Q学習 SARSA（英語版）時間差分 (TD)（英語版）
理論バイアスと分散のトレードオフ（英語版）計算論的学習理論（英語版）経験損失最小化（英語版）オッカム学習（英語版） PAC学習（英語版）統計的学習（英語版） VC理論（英語版）
議論の場 NIPS（英語版） ICML（英語版） ML（英語版） JMLR（英語版） ArXiv:cs.LG
表話編歴

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。

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