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。 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。 本章还会介绍概率神经网络和广义回归网络,分别在模式分类和函数逼近上有着更为优越的表现。 径向基神经网络分为正则化网络和广义网 ...
2016-11-24 18:12 0 1928 推荐指数:
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 ...
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: 1. 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 ...
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 ...
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 ...
1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构,即RBF神经网络,属于前向神经网络类型,它能够以任意精度逼近任意连续函数,特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似,它是一种三层前向网络。输入层 ...
参考链接: http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html 系统介绍了RBF network https://www.zhihu.com/question/44328472 知乎 RBF网络和BP网络区别 ...