极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解神经网络算法。ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，ELM比传统的学习算法速度更快。
ELM是一种新型的快速学习算法，对于单隐层神经网络，ELM 可以随机初始化输入权重和偏置并得到相应的输
出权重。对于一个单隐层神经网络，假设有
个任意的样本
，其中
，
。对于一个有
个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为
其中，
为激活函数，
为输入权重，
为输出权重，
是第
个隐层单元的偏置。
表示
和
的内积。
单隐层神经网络学习的目标是使得输出的误差最小，可以表示为
即存在，和，使得
可以表示为
其中
是隐层节点的输出，
为输出权重，
为期望输出。
为了能够训练单隐层神经网络，我们希望得到
和
使得
其中
，这等价于最小化损失函数
传统的一些基于梯度下降法的算法，如BP学习算法及其变种，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。而在ELM算法中, 一旦输入权重和隐层的偏置被随机确定，隐层的输出矩阵就被唯一确定。训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统。并且输出权重可以被确定
其中，
是矩阵的Moore-Penrose广义逆。且可证明求得的解
的范数是最小的并且唯一。
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