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絕對(duì)經(jīng)典rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-全文預(yù)覽

  

【正文】 p,a,39。 a2=radbas()。) ylabel(39。 plot(p,a) title(39。) grid on %目的是找到一個(gè)函數(shù)能夠滿足這 21個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的輸入 /輸出關(guān)系,其中一個(gè)方法是通過構(gòu)建徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行曲線擬合 :設(shè)計(jì)一個(gè)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)有兩層,隱含層為徑向基神經(jīng)元,輸出層為線性神經(jīng)元。) xlabel(39。 plot(P,T,39。 P=1::1。 。隱含層對(duì)輸入向量進(jìn)行變換,將低維 空間的模式變換到高維空間內(nèi),使得在低維 空間內(nèi)的線性不可分問題在高維空間內(nèi)線性可分。 分類: 解決非線性可分問題 。 ? ? ???????? ??222e x p ??rr? ???????????22e x p11??rr? ? ? ? 2/122 1?? ?? rr1. Gauss(高斯)函數(shù): 2. 反演 S型函數(shù): 3. 擬多二次函數(shù): σ 稱為基函數(shù)的擴(kuò)展常數(shù)或?qū)挾龋? σ越小,徑向基函數(shù)的寬度越小,基函數(shù)就越有選擇性。 ? 隱層節(jié)點(diǎn)的非線性變換把線性不可分問題轉(zhuǎn)化為線性可分問題。RBF網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) ? 只有一個(gè)隱層,且隱層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元的模型不同。 ? 隱層節(jié)點(diǎn)參數(shù)確定后,輸出權(quán)值可通過解線性方程組得到。 ? 合適的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、節(jié)點(diǎn)中心和寬度不易確定。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。 基本思想: 用徑向基函數(shù)作為隱單元的“基”,構(gòu)成隱含 層空間。① 給定樣本數(shù)據(jù) ② 尋找函數(shù),使其滿足: )( ii pFt ? Qi ??11( CPG ?2( CPG ?)( QCPG ??1p2pQp1w2wQw? ?PF},{ 21 Qi ppppP ??? },{21 Qi ttttT ???。 Qi??1iQjjij tppGw ????)(1)( jiij ppG ???TW ?? TW 1???Qppp ,..., 21)()(1?????Qjjiji cpwpF RBF網(wǎng)絡(luò)輸出 舉例: RBF網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近 :假設(shè)如下的輸入輸出樣本,輸入向量為 [1 1]區(qū)間上等間隔的數(shù)組成的向量 P,相應(yīng)的期望值向量為 T。 figure。訓(xùn)練樣本 39。目標(biāo)矢量 T39。 figure。輸入 p39。如果隱含層神經(jīng)元的數(shù)目足夠,每一層的權(quán)值和閾值正確,那么徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)就完全能夠精確的逼近任意函數(shù)。 figure。b39。m39。) xlabel(39。) grid on % 應(yīng)用 newb()函數(shù)可以快速構(gòu)建一個(gè)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)根據(jù)輸入向量和期望值進(jìn)行調(diào)整,從而進(jìn)行函數(shù)逼近,預(yù)先設(shè)定均方差精度為 eg以及散布常數(shù) sc。 :將網(wǎng)絡(luò)輸出和期望值隨輸入向量變化的曲線繪制在一張圖上,就可以看出網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)是否能夠做到函數(shù)逼近。)。 X=1::1。
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