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 ...
原文：徑向基網絡（RBF network）
來源：http: blog.csdn.net zouxy article details 徑向基函數 徑向基函數 Radical Basis Function，RBF 方法是Powell在 年提出的。所謂徑向基函數，其實就是某種沿徑向對稱的標量函數。通常定義為空間中任一點x到某一中心c之間歐氏距離的單調函數，可記作k x c ，其作用往往是局部的，即當x遠離c時函數取值很小。例如高斯徑向基函數： ...
2017-02-09 22:29 0 1601 推薦指數：
相關推薦
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
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 ...
RBF(Radical Basis Function)徑向基函數神經網絡
參考鏈接： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html 系統介紹了RBF network https://www.zhihu.com/question/44328472 知乎 RBF網絡和BP網絡區別 ...
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網絡
華夏35度 Data Mining 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 ...
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^2表示r的平方。k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2) ...