七、宽度学习系统Broad Learning System

1、宽度学习的发展

宽度学习系统（BLS） 的提出最早源于澳门大学科技学院院长陈俊龙和其学生于2018年1月发表在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS，VOL. 29, NO. 1 的一篇文章，题目叫《Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture 》。文章的主旨十分明显，就是提出了一种可以和深度学习媲美的宽度学习框架。
宽度学习系统的前身实际上是已经被人们研究了很久的随机向量函数连接网络 random vector functional-link neural network (RVFLNN)，如图下图所示：

该网络就是在单层前馈网络中增加了从输入层到输出层的直接连接。网络的第一层也叫输入层，第二层做增强层，第三层是输出层。具体来看，网络中有三种连接，分别是：
• （输