Apresentação sobre ELM enquanto participando do Laboratório de Aprendizagem de Máquina

1. Extreme Learning Machine
Felipe Lima Simões
FATEC Baixada Santista – Rubens Lara

2. Contexto atual e surgimento do ELM
Redes neurais e SVM têm despontado como as
principais técnicas utilizadas no campo de
aprendizagem de máquina.
Porém, ambas são técnicas que exigem muito do
desempenho computacional, bem como de
sintonia fina dos parâmetros.

3. O que é ELM
Um algoritmo de aprendizagem baseado em
redes neurais com rápido mecanismo de
treinamento e que não requer sintonia dos
pesos.

4. Como ele se distingue
• Única camada oculta de neurônios
• Independe da base de dados para gerar pesos
da camada de entrada e parâmetros (biases)
da camada oculta
• Cálculo dos pesos de saída são estimados
através de generalização de matriz inversa
(Moore-Penrose)

5. Método de aplicação
1. Atribua parâmetros aleatórios aos neurônios
da camada oculta (pesos de entrada)
2. Calcule a saída da camada oculta.
H = [ h(x1), h(x2)..., h(xN)]
3. Calcule os pesos de saída β

7. Disponível para contato:
felipe_lima_simoes@hotmail.com
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