优化深度学习极限学习机的人工蜂群算法及其matlab实现
深度学习极限学习机是目前深度学习领域中的热门模型之一，但其模型参数需要手动调整，且对于特定数据集的泛化性能较差。本文提出一种基于人工蜂群（ABC）算法改进的深度学习极限学习机，用于数据分类任务。
该算法利用了ABC算法的优势，在不需要先验知识的情况下，自动得出较好的超参数和模型结构。同时，其使用了自适应惯性权重和平移操作，使得搜索速度更快，收敛性更好。具体地，将ABC算法应用于改进ELM模型中的L2正则化项和隐层节点数等参数，通过粒子群优化来完成模型选择。
为方便读者理解和实现，我们在文中给出了完整的matlab代码。具体而言，代码包含ABC类、ELM类、分类类等部分，其中分类类部分主要是在ABC算法的框架下进行分类任务的实现。读者可以在本文的附加材料中找到完整的实现代码，并按照自己的需求进行修改和使用。
总之，我们的方法在一系列数据集上进行了实验，证明其相比于传统的ELM和基于PSO的改进方法，具有更好的性能和鲁棒性。因此，本文所提出的ABC算法可作为一种优化深度学习模型的有效手段。
附：matlab代码