超限学习机 Extreme Learning Machine

超限学习机是机器学习领域的一种神经网络模型，它可以被用于求解单隐层前馈神经网络。

不同于传统的前馈神经网络（如 BP 神经网络）需要人为设置大量的训练参数，超限学习算法只需要设定网络结构，无需设置其他参数，因此具有简单易用的特点。因为输入层到隐藏层的权值是一次随机确定的，因此算法的执行过程中无需再次调整，且隐藏层到输出层的权值只需解一个线性方程组，因此计算速度可以大幅提升。