RBF(徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

https://blog.csdn.net/guoyunlei/article/details/74529320

1、輸入層到隱藏層之間不是通過(guò)權(quán)值和閾值進(jìn)行連接的,而是通過(guò)輸入樣本與隱藏層點(diǎn)之間的距離(與中心點(diǎn)的距離)連接的。

2、得到距離之后,將距離代入徑向基函數(shù),得到一個(gè)數(shù)值。數(shù)值再與后邊的權(quán)值相乘再求總和,就得到了相應(yīng)輸入的輸出。

3、在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)之前,需要確定中心點(diǎn)的個(gè)數(shù),和中心點(diǎn)的位置。以及求出隱藏層各徑向基函數(shù)的方差(寬窄程度)。和隱藏層和輸出層之間的權(quán)值。

4、中心點(diǎn)個(gè)數(shù)、中心點(diǎn)位置、方差、權(quán)值都可以通過(guò)下文所述的方法求出來(lái)。

5、徑向基函數(shù)也是一種基,可以通過(guò)對(duì)其線性組合,來(lái)對(duì)非線性函數(shù)進(jìn)行擬合。

6、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需要了解其中的原理。然后給了訓(xùn)練數(shù)據(jù),求出上述幾個(gè)參數(shù),再輸入測(cè)試數(shù)據(jù),就可以預(yù)測(cè)輸出了。

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成,瀏覽時(shí)請(qǐng)結(jié)合常識(shí)與多方信息審慎甄別。
平臺(tái)聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn),簡(jiǎn)書系信息發(fā)布平臺(tái),僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

相關(guān)閱讀更多精彩內(nèi)容

友情鏈接更多精彩內(nèi)容