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 ...
原文：RBF神經網絡
.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 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 X Xp ，W為需要求解的權重。 數學上是可以對W求解求解的，但是 的選取有要求，同時還不包含正則，使求解的曲面可能有過擬合。 帶正則的求解如上圖，第一項是均方誤差，第二項是對F求的微分算子， ...
2019-10-17 22:03 0 2020 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
[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 ...
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 ...
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 ...
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中，新輸入的樣本p-> 會跟IW矩陣中的每個樣本計算距離， radbas(||dist||.* b->)后 形成a-> 所以向量a-> ...
RBF 和 BP 神經網絡的比較
Contents I. 清空環境變量 II. 訓練集/測試集產生 III. 數據歸一化,BP 網絡需要歸一化處理 IV. RBF/BP神經網絡創建及仿真測試 V. 性能評價 VI. 繪圖 I. 清空環境變量 clear all clc ...