神经网络配套Ch12presRBF大全1.ppt

1、径向基本函数(RBF)网络、RBF网络结构、径向基本神经元结构、径向基本神经元的净输入将距离函数(如欧式距离)乘以偏移，并将径向基本函数用作激活函数。权重为中心，1 .高斯函数：2。反射S形函数：3。倒数函数：称为主函数的扩展常数或宽度，越小，径向主函数的宽度越小，主函数就越可选。径向基本函数(RBF)、RBF网络结构(继续)、RBF网络结构(继续)、网络结构、RBF网络是表示输入层次结构和输入维的三层结构(-S1-S2)的前馈网络。S1代表由径向纪宁神经元组成的银层，代表神经元的数量。S2是线性输出层。RBF网络结构(继续)、RBF网络层之间的连接输入层和隐藏层之间的加权(中心)固定银层和输

2、出层之间的加权曹征、RBF网络的工作原理、RBF网络中三层的角色输入层是将网络与外部环境相连接的非线性层。从输入空间到银层空间的非线性变换输出层是线性的。完成隐藏层输出的权重和RBF网络是可以任意精度近似连续函数的局部近似网络。常用于解决函数近似和分类问题。RBF网络的工作原理(继续)，RBF网络的工作原理函数近似：以任意精度近似连续函数。一般函数可以用基本函数集的线性组合表示。RBF网络相当于通过隐藏层单元的输出构建默认函数集，然后使用输出层执行线性组合来完成近似功能。解决非线性可分问题。RBF网络通过将非线性可分离输入空间转换为线性可分离要素空间(通常是高维空间)，然后使用输出层将其拆分为

3、线性来完成分类功能。RBF网络实现插值问题，插值问题(数值近似)给定样本数据：查找函数并满足：RBF网络解决插值问题解决网络使用银层使用所有样本输入作为银节点的中心角基本函数的相同扩展常数确定权重解决线性方程：j第二银节点设置第I样本的输出：，RBF网络实现插值问题(继续)，RBF网络的输出如下：其中是隐藏节点的激活函数(RBF函数)。第j个隐藏节点的RBF函数的数据中心。RBF网络的结构是RBF网络实现插值问题(继续)，RBF网络可以完全插值采样。也就是说，所有采样点的网络输出误差为零。网络中隐藏的层节点数等于采样数。样本数过多可能会导致网络的结构过大。在前面的方法中，矩阵R也可能导致游标条

4、件数(矩阵的最大特征值与最小特征值的比率)过大，从而导致逆时不稳定。同样，采样数过多会使网络结构变得太大，从而降低网络的泛化性能。为了提高网络的泛化性能，可以使用广义RBF网络和正则化网络，如下所述。，广义RBF网络，隐藏层节点数(径向基本函数数)比采样数小得多。通常，径向基本函数的中心不再限制为采样点。也就是说，径向基本函数的扩展常数不一定是统一的。RBF网络中的学习算法，学习算法需要确定的参数：网络中隐藏层神经元的数量(结构设计)。RBF网络中的学习算法，中心固定方法随机从培训数据中为网络中隐藏节点选择数据中心，根据每个数据中心之间的距离确定隐藏节点的扩展常数，然后使用教练学习(医生反向或

5、LMS方法)确定输出层次节点的权重中心。组织选择方法首先使用无监督学习(使用k平均群集算法聚类示例输入)方法确定网络中隐藏节点的数据中心。根据每个数据中心之间的距离确定隐藏节点的扩展常量，然后使用教练学习(模仿或LMS方法)确定输出层次节点的权重，RBF网络中的学习算法(继续)，渐变方法使用渐变方法原理将每个隐藏节点数据中心、扩展宽度和权重的备用渐变方法最小化，从而将渐变方法分为两个阶段，以提高网络的教育效率。牙齿的两个阶段是输入层隐藏阶段，直到达到所需的精度：固定网络的权重，教育网络的中心和扩展宽度隐藏层输出阶段：固定网络的中心和扩展宽度，教育网络的权重，RBF网络的特性，只有一个隐藏层，隐

6、藏层神经元与输出层神经元的模型不同。激活隐藏层节点函数是径向基本函数，激活输出层节点函数是线性函数。隐藏层节点激活函数的净输入不是向量内积，而是输入向量和节点中心之间的距离(标准)，不能调整节点中心。确定了隐藏层节点参数后，可以求解线性方程以获得输出权重。隐藏层节点的非线性变换将线性不可分问题转换为线性可分问题、RBF网络的特征(继续)、局部近似网络(MLP是全局近似网络)。这意味着在接近输入输出映射时，RBF所需的时间比MLP少，具体取决于相同的近似精度要求。唯一具有最接近的特性，没有局部剧。很难确定适当的隐藏层节点数、节点中心和宽度。正则化方法(提高广义性能)，查找能够有效近似给定样本数据

7、的函数的样本数据3360，F (P)是近似函数。传统方法是通过最小化标准错误项来解决牙齿问题，因为从有限示例导出函数的解决方案是无限的(ill-posed)。Tikhonov提出了解决这些问题的规范化方法。也就是说，根据标准误差项添加限制近似函数复杂度的项(称为规范化项)。其中D是线性微分算子。包括F(p)格式的先验知识。也就是说，D的选择与已解决的问题相关。d也称为稳定系数，它使正则化问题的解决方案稳定平滑，并使其持续。正则化方法(提高广义性能)，正则化理论是必须最小化的杨怡之一的正实数，这称为正则化参数。正则化参数用于表示给定样本数据和先验信息提供的最小解函数的贡献。可以看出，当时牙齿问题

8、不受约束，解决方案完全由给定的样品决定。(威廉莎士比亚，哈姆雷特)可见，只有当时算子D定义的先验条件，才能得到问题的答案。也就是说，给定的样品是完全不可靠的。在实际应用中，正则化参数在上述两个极限值之间取值，确保样品数据和先验条件都有助于解决。正则化方法(提高广义性能)，正则化问题的答案：其中是自伴算子的格林函数。可见正则化问题的解是Q基本函数的线性组合，即正则化网络，正则化理论根据运算符D的形式导出了特定RBF网络正则化网络格林函数的形式。如果d具有平移不变性和旋转不变性，则Green函数的值取决于P和Pi之间的距离。选择需要平移和旋转不变性的其他运算符D可以获得各种Green函数，包括最常用的径向基函数(如高斯函数)。规范化网络，规范化网络可以通过添加字典知识平