极限学习机(ELM)：高效机器学习与人工智能前沿

“黄广斌-极限学习机讲义”涵盖了由黄广斌教授讲解的极限学习机（ELM）的概念及其在人工智能和机器学习领域的应用。黄广斌教授是新加坡南洋理工大学电子电气工程学院的教授，他在2016年中国·光谷国际人工智能产业论坛上分享了关于ELM的知识。 极限学习机是一种特殊的前馈神经网络模型，它强调的是隐含层节点的参数可以随机初始化或者人为设定，并且在整个学习过程中不需要进行调整。这种特性使得ELM在训练速度和泛化能力方面表现出显著优势。由于其高效的学习机制，ELM在分类、回归、聚类以及特征学习等多种任务中得到了广泛应用。 黄教授的讲解提到了人工智能和机器学习的三个发展阶段。第一阶段是从1950年代到1980年代，那时计算机性能有限，缺乏有效的算法和充足的数据。第二阶段是从1980年代到2010年，这个时期计算机能力增强，多种算法被开发出来，但数据仍然不足。而第三个阶段是从2010年至今，这个阶段被称为数据和产业驱动的时代，计算机能力强大，到处都是智能传感器和单元，数据量巨大，有效算法不断进步。 进入21世纪，机器学习时代的关键要素已经形成：高效的机器学习算法，如ELM，高效的计算环境，以及丰富动态的数据。这三者相互配合，推动了人工智能和机器学习的快速发展。黄教授还提醒我们反思人工智能和机器学习的内涵，随着时代的变迁，这两个领域经历了人工智能的低潮期（1970年代的人工智能冬天），神经网络的复兴，以及近年来深度学习算法的繁荣，包括卷积神经网络（CNN）和反向传播（BP）等。 通过黄广斌教授的讲解，我们可以看到极限学习机作为机器学习的一个重要工具，如何适应并促进了人工智能的快速发展。随着技术的不断进步，ELM和其他相关算法将继续在解决复杂问题和应对大数据挑战中发挥关键作用。