广义径向基网络(RBF网络)】的更多相关文章

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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…
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…
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|),…
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…
  RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m.可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心.隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了.   RBF Network 通常只有三层.输入层.中间层计算输入 x 矢量与样本矢量 c 欧式距…
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…
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快.当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络.由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢.BP网络就是一个典型的例子. 如果对于输入空间的某个…
iOS开发网络篇—网络编程基础 一.为什么要学习网络编程 1.简单说明 在移动互联网时代,移动应用的特征有: (1)几乎所有应用都需要用到网络,比如QQ.微博.网易新闻.优酷.百度地图 (2)只有通过网络跟外界进行数据交互.数据更新,应用才能保持新鲜.活力 (3)如果没有了网络,也就缺少了数据变化,无论外观多么华丽,终将变成一潭死水 移动网络应用 = 良好的UI + 良好的用户体验 + 实时更新的数据 新闻:网易新闻.新浪新闻.搜狐新闻.腾讯新闻 视频:优酷.百度视频.搜狐视频.爱奇艺视频 音乐…