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極限學習機（ELM）會大量映射到激活函數的飽和區域，同時隱含層輸入與輸岀遠遠不能獲得共同的分布方式，導致泛化性能大打折扣。針對這一問題，研究了在高斯分布下優化激活函數中仿射變換（AT）的極限學習機，主要思想是在隱含層輸入數據上引入新型的線性關系，利用梯度下降算法對誤差函數中的縮放參數和平移參數進行優化，以滿足隱含層輸岀能夠高度服從高斯分布。基于高斯分布計算仿射參數的方法，能夠保證隱節點相互獨立的同時，也強調了高度的依賴關系。實驗結果表明，在實際分類數據集和圖像回歸數據集中，隱含層輸岀數據不能很好地服從均勻分布，但服從高斯分布趨勢，總體上能夠達到更好的實驗效果與原始ELM算法和AT-ELM1算法比較，均有顯著的改善。
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