RBF（徑向基）神經網絡——原來本質就是利用高斯核函數去做函數逼近，類似泰勒展開
RBF（徑向基）神經網絡 只要模型是一層一層的，並使用AD/BP算法，就能稱作 BP神經網絡。RBF 神經網絡是其中一個特例。本文主要包括以下內容： 什么是徑向基函數 RBF神經網絡 RBF神經網絡的學習問題 RBF神經網絡與BP神經網絡的區別 ...
原文：RBF高斯徑向基核函數【轉】
XVec表示X向量。 XVec 表示向量長度。r表示兩點距離。r 表示r的平方。k XVec,YVec exp sigma r exp gamma r ...... 公式 這里, gamma sigma 是參數, r XVec YVec 實際上，可看作是計算 個點X與Y的相似性。很多參考書上，把YVec寫作XVec ,即 k XVec, XVec ，也是一樣的含義:兩點相似性。由於Matlab上面 ...
2015-05-15 22:30 1 8138 推薦指數：
相關推薦
SVM中徑向基函數與高斯核的區別 Difference between RBF and Gaussian kernel in SVM
Radial Basis Functions (RBFs) are set of functions which have same value at a fixed distance from a ...
機器學習：SVM（核函數、高斯核函數RBF）
一、核函數（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特征得到新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本經過計算得到的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 得到的值 ...
徑向基函數(RBF)
Radial basis function（徑向基函數） 徑向基函數是一個取值僅僅依賴於離原點距離的實值函數，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者還可以是到任意一點c的距離，c點成為中心點，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。任意一個滿足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函數Φ都叫做徑向 ...
RBF（徑向基）神經網絡
只要模型是一層一層的，並使用AD/BP算法，就能稱作 BP神經網絡。RBF 神經網絡是其中一個特例。本文主要包括以下內容： 什么是徑向基函數 RBF神經網絡 RBF神經網絡的學習問題 RBF神經網絡與BP神經網絡的區別 RBF神經網絡與SVM的區別 為什么高斯核函數 ...
徑向基函數（RBF）神經網絡
徑向基函數（RBF）神經網絡 RBF網絡能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。 簡單說明一下 ...
徑向基(Radial basis function)神經網絡、核函數的一些理解
徑向基函數(RBF)在神經網絡領域扮演着重要的角色，如RBF神經網絡具有唯一最佳逼近的特性，徑向基作為核函數在SVM中能將輸入樣本映射到高維特征空間，解決一些原本線性不可分的問題。 本文主要討論： 1. 先討論核函數是如何把數據映射到高維空間的，然后引入徑向基函數 ...