絕對經(jīng)典rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-wenkub
2023-06-12 01:54:45 本頁面
【正文】 基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù) 不再統(tǒng)一由訓(xùn)練算法確定 沒有設(shè)置閾值 輸出函數(shù)的線性中包含閾值參數(shù)， 用于補(bǔ)償基函數(shù)在樣本集上的 平均值與目標(biāo)值之平均值之間的差別。 RBF網(wǎng)絡(luò)用隱層單元先將非線性可 分的輸入空間設(shè)法變換到線性可分的特征空間 （ 通常是高 維空間 ） ， 然后用輸出層來進(jìn)行線性劃分 ， 完成分類功能 。 徑向基函數(shù)（ RBF） 全局逼近和局部逼近 全局逼近網(wǎng)絡(luò) 局部逼近網(wǎng)絡(luò) 當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個或多個可調(diào)參數(shù) (權(quán)值和閾值 )對任何一個輸出都有影響，則稱該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為全局逼近網(wǎng)絡(luò)。 ? 局部逼近網(wǎng)絡(luò)（ MLP是全局逼近網(wǎng)絡(luò) )，這意味著逼近一個輸入輸出映射時，在相同逼近精度要求下， RBF所需的時間要比 MLP少。 ? 隱層節(jié)點激活函數(shù)為徑向基函數(shù)，輸出層節(jié)點激活函數(shù)為線性函數(shù)。 ? 隱層節(jié)點激活函數(shù)的凈輸入是輸入向量與節(jié)點中心的距離（范數(shù)）而非向量內(nèi)積，且節(jié)點中心不可調(diào)。 ? 具有唯一最佳逼近的特性，無局部極小。 對網(wǎng)絡(luò)輸入空間的某個局部區(qū)域只有少數(shù)幾個連接權(quán)影響網(wǎng)絡(luò)的輸出，則稱該網(wǎng)絡(luò)為局部逼近網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)速度很慢，無法滿足實時性要求的應(yīng)用 學(xué)習(xí)速度快，有可能滿足有實時性要求的應(yīng)用 RBF網(wǎng)絡(luò)的工作原理 函數(shù)逼近： 以任意精度逼近任一連續(xù)函數(shù)。 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型 正規(guī)化網(wǎng)絡(luò) RN 廣義網(wǎng)絡(luò) GN 通用逼近器 模式分類 基本思想： 通過加入一個含有解的先驗知識的約束來 控制映射函數(shù)的光滑性，若輸入一輸出映射 函數(shù)是光滑的，則重建問題的解是連續(xù)的， 意味著相似的輸入對應(yīng)著相似的輸出。 RN GN 函數(shù)逼近問題（內(nèi)插值） 一般函數(shù)都可表示成一組基函數(shù)的線性組合，RBF網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于用隱層單元的輸出構(gòu)成一組基函數(shù)，然后用輸出層來進(jìn)行線性組合，以完成逼近功能。 ： 設(shè)第 j 個隱節(jié)點在第 i個樣本的輸出為： 可矩陣表示： ,若 R可逆，則解為 根據(jù) Micchelli定理可得，如果隱節(jié)點激活函數(shù)采用 徑向基函數(shù)，且 各不相同，則線性方程組 有唯一解。 %以輸入向量為橫坐標(biāo)，期望值為縱坐標(biāo)，繪制訓(xùn)練用樣本的數(shù)據(jù)點。) title(39。) ylabel(39。 a=radbas(p)。) xlabel(39。) grid on % 每一層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值都與徑向基函數(shù)的位置和寬度有關(guān)系，輸出層的線性神經(jīng)元將這些徑向基函數(shù)的權(quán)值相加。 a4=a+a2*1+a3*。,p,a2,39。,p,a4,39。徑向基傳遞函數(shù)之和 39。輸出 a39。 =newrb(P,T,eg,sc)。+39。)。 plot(X,Y)。,39。 但根據(jù) Cover定理 ，非線性可分問題可能通過非線性變換獲得解決 。常用的方法是 Kmeans聚類，其優(yōu)點是能根據(jù)各聚類中心之間的距離確定各隱節(jié)點的擴(kuò)展常數(shù)。徑向基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)中心的散布而確定的，為了避免每個徑向基函數(shù)太尖或太平，一種選擇方法是將所有徑向基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù)設(shè)為 Id 2max??一 . 自組織中心選取法 1989年， Moody和 Darken提出了一種由兩個階段組成的混合學(xué)習(xí)過程的思路。
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