본 연구는 Moore-Penrose 유사 역행렬을 사용하는 ELM의 수치적 안정성을 스펙트럴 관점에서 분석했어요. 작은 특이값은 출력 가중치에서의 교란 증폭을 결정하며, 조건수는 은닉층 불안정성을 정량적으로 측정하는 지표가 돼요. SVD 기반 유사 역행렬 계산 방식이 반복적 방법보다 불안정한 조건에서도 더 안정적임을 확인했어요.
합성 행렬과 ELM 벤치마크 실험 결과, SVD 기반 방법이 반복적 방법보다 스펙트럴 특성에 민감하게 반응하며 신뢰성이 높다는 것을 보여줬어요. 본 연구는 ELM의 안정성이 은닉층 행렬의 특이값 구조에 의해 근본적으로 결정된다는 점을 시사해요.
연구 결과는 ELM 학습 시 은닉층 행렬의 특이값 구조를 고려하는 것이 중요함을 강조하며, SVD 기반 방법이 수치적 안정성을 확보하는 데 효과적임을 보여줍니다.