径向基函数(Radical Basis Function,RBF)。径向基函数(Radical Ba ...
径向基函数 RBF 在神经网络领域扮演着重要的角色,如RBF神经网络具有唯一最佳逼近的特性,径向基作为核函数在SVM中能将输入样本映射到高维特征空间,解决一些原本线性不可分的问题。 本文主要讨论: . 先讨论核函数是如何把数据映射到高维空间的,然后引入径向基函数作核函数,并特别说明高斯径向基函数的几何意义,以及它作为核函数时为什么能把数据映射到无限维空间。 .提到了径向基函数,就继续讨论下径向基函 ...
2015-08-27 10:49 0 4842 推荐指数:
径向基函数(Radical Basis Function,RBF)。径向基函数(Radical Ba ...
RBF(径向基)神经网络 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 ...
只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数 ...
结构简单、收敛速度款、能够逼近任意非线性函数的网络-径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络。 1988年Broomhead和Love根据生物神经元具有局部响应的原理,将径向基函数引入神经网络中。 径向基函数三层构成的前向网络:输入层,隐含层,输出层 ...
径向基函数(RBF)神经网络 RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下 ...
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调 ...
XVec表示X向量。||XVec||表示向量长度。r表示两点距离。r^2表示r的平方。k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2) ...