ELM神经网络与传统的神经网络（BP,RBF）有何区别

ELM神经网络是一种快速且高效的神经网络算法，它与传统的神经网络算法（如BP、RBF）相比，有以下几个不同点：

1. 训练速度快：ELM只需进行一次随机初始化权重的过程，而传统的神经网络需要通过迭代训练来调整权重，所以ELM的训练速度更快。
2. 没有局部最优解问题：传统的神经网络容易陷入局部最优解，而ELM在随机初始化权重时会生成足够多的随机权重矩阵，从而可以避免陷入局部最优解。
3. 可以处理大规模数据：ELM可以处理大规模数据，因为其训练速度快，而传统的神经网络在处理大规模数据时需要很长时间。
4. 可以处理非线性问题：传统的神经网络需要手动设计网络结构和激活函数来处理非线性问题，而ELM可以使用任意的激活函数来处理非线性问题。