极限学习机：算法、理论与应用综述

《极限学习机及其应用》(Shifei Ding, Xinzheng Xu & Ru Nie) 是一篇发表在2013年6月《人工智能回顾》(Artificial Intelligence Review)上的重要论文，论文的doi为10.1007/s10462-013-9405-z。该研究专注于介绍极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)这一新颖的机器学习算法，它是一种基于神经网络但又具有独特特性的快速学习方法。ELM的设计目标是简化传统神经网络的学习过程，通过随机化的方法进行权重初始化，减少了训练时间和计算复杂度，使其在处理大规模数据集时展现出高效性能。 在文章中，作者们探讨了极限学习机的基本理论，包括其背后的数学原理和工作机制。他们强调了ELM如何绕过繁琐的反向传播算法，转而利用快速的线性解决策略，这使得它在许多实际问题中取得了良好的分类和回归效果。ELM特别适用于那些对训练时间敏感的应用，如图像识别、信号处理、预测分析等领域。 论文共引用次数高达197次，表明了其在学术界受到的关注和认可。三位作者，Shifei Ding、Xinzheng Xu 和 Ru Nie，分别来自中国矿业大学，他们的工作不仅限于这篇论文，还包括与极限学习机相关的其他项目，如双支持向量机和自编码器等。这些项目展示了他们对该领域的深入研究和创新实践。 此外，Shifei Ding 在中国矿业大学有218篇发表的研究作品和2,269次被引用，显示出他在人工智能领域的广泛贡献；Xinzheng Xu 有40篇出版物和631次引用，同样显示了他的学术影响力；而Ru Nie 也有7篇发表的文献和316次引用，他们的团队合作共同推动了极限学习机的发展。 论文还指出，后续内容由Shifei Ding在2014年8月12日上传，保护了知识产权。此外，文章还被收录在Neural Computing and Applications期刊上，ISSN为0941-0643，doi为10.1007/s00521-013-1522-8。该研究不仅提供了理论探讨，还展示了在实际应用中的具体案例，以展示极限学习机在神经计算和应用领域中的潜力和优势。