只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络.RBF 神经网络是其中一个特例.本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数就是映射到高维区间 前馈网络.递归网络和反馈网络 完全内插法 一.什么是径向基函数 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法.径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(|x|),…

XVec表示X向量.||XVec||表示向量长度.r表示两点距离.r^2表示r的平方.k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2)...... 公式-1这里, gamma=1/(2*sigma^2)是参数, r=||XVec-YVec||实际上,可看作是计算2个点X与Y的相似性.很多参考书上,把YVec写作XVec',即 k(XVec, XVec'),也是一样的含义:两点相似性.由于Matlab上面XVec'代表XVec的转置…

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad…

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继…

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的.所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看…

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计…

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现…

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法 广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常…

  RBF神经网络通用函数 newrb, newrbe 1.newrb 其中P为输入向量,T为输出向量,GOAL为均方误差的目标,SPREED为径向基的扩展速度.返回值是一个构建好的网络,用newrb()创建的RBF网络是一个不断尝试的过程,在创建中不断的增加中间层的数量和神经元的数目,直到满足输出的误差为止. MN为最大的神经元个数,即神经元个数到了MN后立即停止网络训练,DF是每次加进来的网络参数,只是输出的时候用,如下所示: net=newrb(p,tt,err_goal,3,200,1)…

径向基神经网络 1.径向基函数 (Radial Basis Function,RBF) 神经网络是一种性能良好的前向网络,具有最佳逼近.训练简洁.学习收敛速度快以及克服局部最小值问题的性能,目前已经证明径向基网络能够以任意精度逼近任意连续的函数.因此它已经被广泛应用于模式识别.非线性控制和图像处理等领域. 2.RBF神经网络的结构--RBF 神经网络的基本思想是用径向基函数(RBF)作为隐单元,的“基” ,构成隐含层的空间,隐含层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据转换到高位空间内,使得在低…

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne…

故障诊断主要包括三部分: 1.故障信号检测方法(定子电流信号检测 [ 定子电流幅值和电流频谱 ] ,振动信号检测,温度信号检测,磁通检测法,绝缘检测法,噪声检测法) 2.故障信号的处理方法,即故障特征提取(FFT,Hilbert 变换,小波变换,Hilbert-Huang变换). 3.故障识别技术 基于解析模型法(建立良好的电机模型并对隔状态参数进行估计,需要较好的专业知识) 基于人工智能法(基于专家系统:建立对比数据库:基于神经网络来做故障分类和识别:基于SVM,可处理分类时实现现有样本的最优…

from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random import sample fro…

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1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数…

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda…

(python 3) import numpy from scipy import sparse as S from matplotlib import pyplot as plt from scipy.sparse.csr import csr_matrix import pandas def normalize(x): V = x.copy() V -= x.min(axis=1).reshape(x.shape[0],1) V /= V.max(axis=1).reshape(x.shap…

BP神经网络 function [W,err]=BPTrain(data,label,hiddenlayers,nodes,type) %Train the bp artial nueral net work %input data,label,layers,nodes,type %data:dim*n %label:1*n %layers:m:number of hidden layers %nodes:num_1;num_2...num_m %type==1:create and train…

题目太长了!下载地址[传送门] 第1题 简述:识别图片上的数字. import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #显示图片数据 def displayData(X): m = np.size(X, 0) #X的行数,即样本数量 n = np.size(X, 1) #X的列数,即单个样本大小 example_width = int(np.r…

import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import glob import imageio import scipy.ndimage class neuralNetWork: def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): self.inodes = inputnodes self…

机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途)   一.理论 参考网友的博客: (1)[理论]支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2)[理论]支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念 (3)[理论]支持向量机3:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支持向量机推广到非线性的情况 (4)[理论]…

主要参考了一些博客以及自己使用经验.收集来觉得比较有用的. LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性  条件属性a  条件属性b  ... 2    1:7   2:5    ... 1    1:4   2:2    ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘…

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7…

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

一.RBF神经网络 RBF神经网络概述 径向基函数神经网络 与 BP 神经网络的区别在于训练过程--其参数初始化具有一定方法,并非随机,隐含层的末尾使用了径向基函数,它的输出经过加权和得到 LW2.1" role="presentation">LW2.1LW2.1 RBF神经网络重点函数介绍 newrbe()--创建精确的径向基网络 net = newrbe(P , T , Spread) P: 输入向量 T:输出向量 Spread:径向基的扩展速度 RBF代码使用实例…

7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结点组成:第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数,该函数是局部响应函数,而以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数:第三层为输出层,它对输入模式作出响应.RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏…