原文:RBF(Radical Basis Function)徑向基函數神經網絡

參考鏈接: http: www.cnblogs.com zhangchaoyang articles .html 系統介紹了RBF network https: www.zhihu.com question 知乎 RBF網絡和BP網絡區別 徑向基函數 Radical Basis Function,RBF 。徑向基函數 Radical Basis Function,RBF 方法是Powell在 年提 ...

2019-01-16 21:17 0 2191 推薦指數:

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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 ...

Sun Jul 15 05:06:00 CST 2012 20 159999
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 ...

Fri May 29 19:08:00 CST 2015 0 17861
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 ...

Thu May 30 20:48:00 CST 2013 0 15073
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 ...

Thu Aug 27 18:49:00 CST 2015 0 4842
徑向基函數神經網絡模型與學習算法

1985年,Powell提出了多變量插值的徑向基函數RBF)方法。1988年Moody和Darken提出了一種神經網絡結構,即RBF神經網絡,屬於前向神經網絡類型,它能夠以任意精度逼近任意連續函數,特別適合於解決分類問題。 RBF網絡的結構與多層前向網絡類似,它是一種三層前向網絡。輸入層 ...

Fri Mar 17 23:37:00 CST 2017 0 5784
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 ...

Sun Jul 22 20:26:00 CST 2018 0 86906
 
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