極限學習機演算法
㈠ 與傳統bp神經網路相比，極限學習機有哪些優點
極限學習機（ELM）演算法，隨機產生輸入層與隱含層間的連接權值及隱含層神經元的閾值，且在訓練過程中無需調整，只需設置隱含層神經元的個數，便可獲得唯一的最優解，與傳統的BP神經網路演算法相比，ELM方法學習速度快、泛化性能好。
㈡ 誰有人群密度檢測的matlab代碼
close all
if ~exist('aaa')||(aaa~=1)
clc
clear
%加入gabor工具箱
addpath gaborpca;
path_pos='.\pos\';
path_nes='.\nes\';
pos_dir=dir(path_pos);
nes_dir=dir(path_nes);
%構建一個gabor濾波器組
filter_bank = construct_Gabor_filters(8, 5, [128 128]);
%提取正樣本得gabor特徵
feature_pos_train=[];
for i=3:158
im=imread([path_pos pos_dir(i).name]);
im=rgb2gray(im);
im = imresize(im,[128 128],'bilinear'); %採用'bilinear'：採用雙線性插值演算法擴展為128*128
raw_feature = filter_image_with_Gabor_bank(im,filter_bank,32);%%提取小波特徵
feature_pos_train=[feature_pos_train,raw_feature];
end
%提取負樣本得gabor特徵
feature_nes_train=[];
for i=3:174
im=imread([path_nes nes_dir(i).name]);
im=rgb2gray(im);
im = imresize(im,[128 128],'bilinear'); %採用'bilinear'：採用雙線性插值演算法擴展為128*128
feature_nes_train=[feature_nes_train,raw_feature];
end
p_train=[feature_pos_train,feature_nes_train];
t_train=[ones(156,1);2*ones(172,1)];
%對提取得gabor特徵進行壓縮降維處理
[mappedX, mapping]=pca(p_train,111);
p_train=mapping.M;
p_train=mapminmax(p_train',0,1)';
%載入極限學習機工具箱
addpath kernelelm %%添加極限學習機演算法包
%訓練極限學習機
[model_elm]=kernel_elm_muti_train(p_train',t_train', 'gaussian',3.5,10);%%根據訓練中的目標得出模型
[TT,TrainingAccuracy] = kernel_elm_muti_predict(p_train',t_train',model_elm);
end
%測試視頻
aaa=1;
raw_feature2=[];
for i=1:1200
X=imread(strcat('picture\',num2str(i),'.jpg'));
im=rgb2gray( X);
im = imresize(im,[128 128],'bilinear'); %採用'bilinear'：採用雙線性插值演算法擴展為128*128
feature222 = filter_image_with_Gabor_bank(im,filter_bank,32);%%提取小波特徵
raw_feature2=[raw_feature2,feature222];
disp(sprintf('%i ',i));
end
raw_feature2=mapminmax(raw_feature2',0,1);
p_test=raw_feature2*mappedX;
p_test=mapminmax(p_test',0,1)';
[TT,TrainingAccuracy] = kernel_elm_muti_predict(p_test',ones(1200,1)',model_elm);
clc
%輸出每幀圖得計算結果
for i=1:1200
if(TT(i)==2)
disp(sprintf('第%i幀圖正常',i));
else
disp(sprintf('第%i幀圖報警',i));
end
end
㈢ elm極限學習機做預測為什麼預測不準
matlab 運行極限學習機為什麼每次運行正確率不一樣？這是因為每次給出的初始值不同，而造成誤差。教你一招，不妨試一下每次調用matlab後去運行該程序的結果是否基本一致。
㈣ 誰能解釋極限學習機牛X在哪裡
極限學習機（extreme learning machine）ELM是一種簡單易用、有效的單隱層前饋神經網路SLFNs學習演算法。2004年由南洋理工大學黃廣斌副教授提出。傳統的神經網路學習演算法（如BP演算法）需要人為設置大量的網路訓練參數，並且很容易產生局部最優解。極限學習機只需要設置網路的隱層節點個數，在演算法執行過程中不需要調整網路的輸入權值以及隱元的偏置，並且產生唯一的最優解，因此具有學習速度快且泛化性能好的優點。
㈤ 極限學習機是怎麼對數據進行分類的
只要個體是31，和性格是加速度的，譜尼100級的時候，速度會是極限，這些先刷學習力，和後刷學習力，都一樣，都不會改變譜尼31個體的極限速度。
例如： 個體是31的譜尼，性格天真
100級後，速度351 非刻印極限
100級後，特功339
如果譜尼是減特功，那特功就會減掉20左右的數值
如：1級的譜尼個體31 性格膽小
從1級刷毛毛 到一百級極限速度351 非刻印
而先分配二十萬（）經驗，升到50級左右
用小號刷學習力。加6倍學習力，加一個雙倍學習機，刷一次加216的努力值
譜尼一百級時，極限速度也一樣351
㈥ 新加坡機器學習方向有什麼學術牛人
新加坡南洋理工大學的黃廣斌還可以吧，號稱首次提出了極限學習機演算法(ELM)，把支持向量機也納入到他提出的ELM框架了，說支持向量機是ELM的一種特例。（機器學習演算法與Python學習）
㈦ 極限學習機的Boosting集成演算法matlab怎麼編碼急著做實驗自己現編有點來不及了，有沒有成熟的代碼
你的極限學習機的Boosting集成演算法，能跟我分享一下嗎，謝謝。