Overview of ELM

1.The concept of ELM

ELM, 즉 Extreme Learning Machine은 기계 학습의 한 방법으로, 특히 신경망 모델의 학습을 효율적으로 수행하기 위해 개발된 알고리즘이다. ELM은 전통적인 신경망과 비교했을 때 독특한 장점을 지니고 있는데, 주로 일반화 성능과 학습 속도가 뛰어난 것이 특징이다. ELM의 핵심 아이디어는 은닉층의 가중치를 랜덤하게 설정한 후, 출력층의 가중치를 분석하는 방법이다. 이렇게 하면 복잡한 학습과정을 단순화할 수 있으며, 학습 시간이 크게 단축된다. 일반적인 신경망 모델은 모든 가중치를 반복적으로 조정하며 최적화하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 대체로 시간이 많이 소요된다. 반면 ELM은 은닉층의 가중치를 미리 고정한 상태에서 학습을 진행하므로, 신경망의 학습 구조가 간단하다. 이러한 방식은 기본적으로 주어진 데이터와 레이블 간의 관계를 빠르게 파악할 수 있게 도와준다. ELM은 그리스의 수학자인 프리드리히 후퍼의 이론에 기초하여 개발되었으며, 이는 딥러닝의 발전에도 상당한 영향을 끼쳤다. ELM의 또 다른 장점은 높은 일반화 능력이다. 이는 ELM이 학습된 모델이 새로운 데이터에 대해서도 효과적으로 예측할 수 …(생략)