原文:RBF、GRNN 和 PNN 神經網絡在Matlab中的用法

一 RBF神經網絡 RBF神經網絡概述 徑向基函數神經網絡 與 BP 神經網絡的區別在於訓練過程 其參數初始化具有一定方法,並非隨機,隱含層的末尾使用了徑向基函數,它的輸出經過加權和得到 LW . role presentation LW . L W . RBF神經網絡重點函數介紹 newrbe 創建精確的徑向基網絡 net newrbe P , T , Spread P: 輸入向量 T:輸出向量 ...

2018-08-09 08:37 0 2029 推薦指數:

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RBFGRNNPNN神經網絡學習筆記

RBF神經網絡:徑向基函數神經網絡(Radical Basis Function) GRNN神經網絡:廣義回歸神經網絡(General Regression Neural Network) PNN神經網絡:概率神經網絡(Probabilistic Neural Network) 徑向基函數 ...

Thu Sep 06 05:07:00 CST 2018 0 5976
matlab --概率神經PNN與廣義回歸神經網絡GRNN

PNN PNN用來分類 前面部分完全一樣,后面是做點LW,是每列一個樣本,有幾類就會有幾行, 每列中有一個1元素其他都是0,1元素所在行表示第幾類 所以Lw a1 之后等於每個樣本按權a1進行累計,然后對列向量a2( K行)進行compet,compet選擇列向量中最大的元素為1,其他設置成 ...

Mon May 18 18:29:00 CST 2020 0 717
RBF神經網絡--Matlab newrbe函數

newrbe x->表示向量 1.這個形式的神經網絡不需要訓練, 2.net模型中會保存全部訓練數據即矩陣 IW,新輸入的樣本p-> 會跟IW矩陣的每個樣本計算距離, radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...

Sat May 16 16:57:00 CST 2020 0 1254
RBF神經網絡

1.RBF徑向基函數 本質上和RBF核函數的SVM很相似,使用徑向基函數對數據重新構建,利用 Φ(||X- Xp||)來代替原始的數據向量表示,一共有P個中心,所以獲得的新數據有P個維度,此時再對數據進行分類。輸出等於W Φ(||X- Xp||),W為需要求解的權重。 數學上是可以對 ...

Fri Oct 18 06:03:00 CST 2019 0 2020
RBF神經網絡

RBF神經網絡 RBF神經網絡通常只有三層,即輸入層、中間層和輸出層。其中中間層主要計算輸入x和樣本矢量c(記憶樣本)之間的歐式距離的Radial Basis Function (RBF)的值,輸出層對其做一個線性的組合。 徑向基函數: RBF神經網絡的訓練可以分為兩個階段:第一階段為無 ...

Fri Aug 09 03:28:00 CST 2019 0 1909
MATLAB神經網絡(7) RBF網絡的回歸——非線性函數回歸的實現

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神經網絡概述 徑向基函數是多維空間插值的傳統技術,RBF神經網絡屬於前向神經網絡類型,網絡的結構與多層前向網絡類似,是一種三層的前向網絡。第一層為輸入層,由信號源結點組成;第二層為隱藏層,隱藏層節點數視所描述問題的需要而定,隱藏層神經元的變換函數即徑向 ...

Sun Feb 23 20:28:00 CST 2020 0 1665
RBF神經網絡和BP神經網絡的關系

作者:李瞬生 鏈接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權 ...

Wed Aug 16 18:02:00 CST 2017 0 4289
[學習筆記] RBF神經網絡初探

RBF神經網絡初探 徑向基函數 徑向基函數是一種函數的取值僅僅與輸入的中心點有關的函數,具有這種性質的函數就稱為徑向基函數。 比如,高斯函數是一種徑向基函數,其輸出值的大小與距離中心點的距離有關,距離中心點越遠,函數值越小,距離中心點越近,函數值越大。 RBF神經網絡的結構 RBF ...

Thu Mar 05 01:01:00 CST 2020 0 1440
 
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