深度极限学习机代码（多层极限学习机，ML-ELM）
 

深度极限学习机也叫多层极限学习机，ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上，将其拓展为深度学习的一种模式识别方法，原文文章：Representational learning with extreme learning machine for big data。目前本人有深度极限学习机基础代码，各种算法优化深度极限学习机隐含层节点的代码，包括遗传，粒子群，蝙蝠，思维进化，物体碰撞优化（CBO）等，需要的可与我进行讨论，QQ392503054

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深度极限学习机首先采用极限学习机-自动编码器ELM-AE进行输入数据的非监督逐层预训练，然后利用训练好的ELM-AE的权重初始化深度极限学习机，最后结合标签信息完成整个网路的监督训练，训练速度超快

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由于深度极限学习机DELM含有多个隐含层节点，而各隐含层节点数对最终结果影响较大，因此需要利用智能优化算法，比如遗传算法，粒子群算法对其超参数进行优化

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权值不确定性多层极限学习机是丁世飞老师于2017年提出的一种改进型深度极限学习机，针对深度极限学习机的过拟合问题，把权值不确定引入极限学习机自动编码器ELM-AE中，提出WU-ELM-AE。本人在此基础上引入稀疏特征，使WU-ELM-AE变成稀疏WU-ELM-AE以增强模型的抗过拟合风险的能力，有兴趣讨论的可以加我 392503054

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物体碰撞优化算法（CBO）是2014年提出的一种新的元启发式群智能优化算法。针对深度极限学习机的各隐含层节点选取的问题，本人将CBO用于深度极限学习机隐含层节点寻优，深度极限学习机分类效果得到明显提升

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新增降噪极限学习机自动编码器

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极限学习机在众多模式识别算法中确实是理解最简单的，核心是最小二乘，学机器学习的基本上第一次接触的算法就是线性回归，所以理解起来特别容易，而且最小二乘法有很多不足，因此针对这个方面进行改进特别容易

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机器学习兼职交流群689665464

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新增拉普拉斯半监督深度极限学习机，复现的论文：丁世飞，张楠，史忠植.拉普拉斯多层极速学习机[J].软件学报，2017,28（10），欢迎加我qq2919218574

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