本质：训练前只需设置网络隐层节点和激励函数，训练过程中随机产生网络的输入权值向量和隐层节点偏置，引入矩阵广义逆的思想解析得到网络的输出权值向量，训练过程快速简单，参数选择容易且具有良好的全局搜索能力。
优化点：
（1）设置网络隐层节点个数：目前都是经验公式，没有确定的
（2）选择激励函数；目前大多数用sig
（3）随机产生网络的输入权值向量和隐层节点偏置：有文献优化
极限学习机
原文：http://www.cnblogs.com/chamie/p/5742585.html
