广义逆矩阵神经网络是一种结合了广义逆矩阵（Pseudoinverse）理论与人工神经网络（ANN）的机器学习模型。广义逆矩阵用于求解线性方程组的最小二乘解，特别适用于非方阵或病态矩阵的情况。在神经网络中，广义逆矩阵可用于初始化权重、优化网络结构或加速训练过程。该网络的核心思想是利用广义逆矩阵的性质，例如Moore-Penrose逆，来直接计算隐藏层到输出层的权重，从而避免传统反向传播算法的迭代过程。这种方法在单隐藏层神经网络（如极限学习机ELM）中表现尤为突出，能够显著提高训练速度，同时保持较好的泛化性能。广义逆矩阵神经网络适用于回归、分类等任务，尤其在需要快速训练或处理高维数据的场景中具有优势。然而，其性能可能受限于网络结构的简单性，对于深层网络的扩展性仍有待进一步研究。
