请简单介绍宽度学习网络BLS

宽度学习网络（Wide Learning Network，简称WLN）是一种新兴的机器学习模型，而宽度学习网络BLS（Broad Learning System）则是WLN的一种实现方式。与传统的深度学习模型相比，BLS使用多个线性函数和非线性函数的组合来实现特征的提取，而不是像深度学习那样使用多层神经网络进行特征提取。BLS的核心思想是将输入特征进行组合，生成新的特征来提高模型的表现能力。BLS的结构比较简单，由一个宽的输入层和一个多个线性函数和非线性函数组合的输出层组成。在BLS中，输入层的宽度和输出层的深度都是可以自行调整的，因此可以根据不同的问题来自适应地选择层数和节点数。BLS已经在多个领域取得了显著的成果，例如图像识别、自然语言处理等。