徑向基函數(Radical Basis Function,RBF)。徑向基函數(Radical Ba ...
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: . 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作核函數,並特別說明高斯徑向基函數的幾何意義,以及它作為核函數時為什么能把數據映射到無限維空間。 .提到了徑向基函數,就繼續討論下徑向基函 ...
2015-08-27 10:49 0 4842 推薦指數:
徑向基函數(Radical Basis Function,RBF)。徑向基函數(Radical Ba ...
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 ...
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 ...
結構簡單、收斂速度款、能夠逼近任意非線性函數的網絡-徑向基函數(Radial Basis Function,RBF)網絡。 1988年Broomhead和Love根據生物神經元具有局部響應的原理,將徑向基函數引入神經網絡中。 徑向基函數三層構成的前向網絡:輸入層,隱含層,輸出層 ...
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 ...
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。 簡單說明一下為什么RBF網絡學習收斂得比較快。當網絡的一個或多個可調 ...
XVec表示X向量。||XVec||表示向量長度。r表示兩點距離。r^2表示r的平方。k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2) ...