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RBF神经网络详解
rbf神经网络
原理
答:
什么是
rbf神经网络RBF神经网络
算法是由三层结构组成,输入层至隐层为非线性的空间变换,一般选用径向基函数的高斯函数进行运算;从隐层至输出层为线性空间变换,即矩阵与矩阵之间的变换。rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。
rbf神经网络
原理
答:
rbf神经网络
原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出是隐单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。其中,隐含层的作用是...
rbf神经网络
算法是什么?
答:
RBF神经网络
算法是由三层结构组成,输入层至隐层为非线性的空间变换,一般选用径向基函数的高斯函数进行运算;从隐层至输出层为线性空间变换,即矩阵与矩阵之间的变换。RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常,选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行...
什么是
rbf神经网络
答:
rbf神经网络
即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。
神经网络
模型-27种神经网络模型们的简介
答:
简而言之,
RBF神经网络
其实就是, 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。 【4】Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络 【4】DFF深度前馈神经网络 DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。 这些依然是前馈神经网络,但有不止一个隐含层 。那么,它到底有什么特殊性? 在训练传统的前馈神经网...
rbf神经网络
和bp神经网络有什么区别
答:
用途不同前馈
神经网络
:主要应用包括感知器网络、BP网络和
RBF
网络。BP神经网络是ANN人工神经中的一种,常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等,其功能不经相同,可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。最本质的区别可以说是学习方法不同,或者说模型的优化方法不同。
利用
RBF神经网络
做预测
答:
广义
RBF网络
:从输入层到隐藏层相当于是把低维空间的数据映射到高维空间,输入层细胞个数为样本的维度,所以隐藏层细胞个数一定要比输入层细胞个数多。从隐藏层到输出层是对高维空间的数据进行线性分类的过程,可以采用单层感知器常用的那些学习规则,参见
神经网络
基础和感知器。注意广义RBF网络只要求隐藏层...
眼部检查
Rbf
是什么意思?
答:
RBF是英文“Radial Basis Function”的缩写,中文翻译为“径向基函数”。RBF是指在
神经网络
中常用的一种隐式神经元,是用来进行非线性变换的。通过
RBF神经
元,可以将非线性模型转变成线性模型,从而方便进行处理。因此,在眼部检查中使用RBF,可以辅助医生快速、准确地发现问题。眼部检查RBF可用于测量眼压、...
神经网络rbf
能逼近任意函数吗
答:
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...
只有温度数据怎么建立
rbf神经网络
模型
答:
该函数和newrbe一样,只是可以自动增加网络的隐层神经元数模直到均方差满足精度或者神经元数模达到最大为止。P=-1:0.1:1;T=sin(P);spread=1;mse=0.02;net=newrb(P,T,mse,spread);t=sim(net,P);plot(P,T,'r*',P,t)3.还可以直接建立广义
RBF神经网络
:net = newgrnn(P,T,spread)泛...
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