Eine Extreme Learning Machine (ELM) ist ein Lernansatz für bestimmte Feedforward-Netze mit einer verborgenen Schicht. In einer verbreiteten Form werden Eingabegewichte zufällig festgelegt und Ausgabengewichte anschließend rechnerisch bestimmt.
Das kann das Training in geeigneten Aufgaben beschleunigen, ist aber kein allgemeiner Vorteil gegenüber allen anderen Verfahren. Ergebnisse hängen von Architektur, Daten, Regularisierung und Zufallsstart ab; es gibt Varianten, die von der einfachen Grundform abweichen.
Ein Modell muss auf unabhängigen Daten validiert und mit passenden Baselines verglichen werden. Trainingsgeschwindigkeit allein sagt nichts über Genauigkeit, Robustheit oder Eignung im Betrieb aus.
Inhaltlich überarbeitet am 2026-10-13. Definition, Abgrenzung und Rechenbeispiel geprüft.