机器学习之径向基函数网络

最新推荐文章于 2025-06-23 13:08:01 发布
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本文介绍了径向基函数（RBF）的概念及其在径向基网络（RBFnetwork）中的应用，并探讨了如何使用BP算法进行监督训练。

 http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/13297881

                                                     径向基网络（RBF network）之BP监督训练

在说径向基网络之前，先聊下径向基函数（Radical Basis Function，RBF）。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。。。。。

四.径向基函数网络
11-15 1577
BP神经网络是一种全局逼近网络，学习速度慢，本次介绍一种结构简单，收敛速度快，能够逼近任意非线性函数的网络——径向基函数网络。（Radial Basis Function, RBF）是根据生物神经元有局部响应的原理而将基函数引入到神经网络中。 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...
径向基函数网络
我的博客
08-04 306
todo
RBF-Network: 纯Python实现的径向基函数网络
weixin_36122351的博客
06-23 921
径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络是一种基于径向基函数作为激活函数的人工神经网络。它属于前馈神经网络的一种，具有单隐层的多层网络结构，能够以局部逼近的方式实现对任意函数的逼近。RBF网络因其结构简单、逼近能力强和训练速度快等优点，在众多领域得到广泛应用。本章将简要介绍RBF网络的基本概念和发展历史，为后续章节深入讲解其理论基础和应用细节打下基础。在构建人工神经网络时，权重（weights）和偏置（biases）的初始化是一个至关重要的步骤。
机器学习技法 之 径向基函数网络（RBF Network）
士杰的博客
05-02 2395
径向基函数网络（Radial Basis Function Network）：就是将基假设函数进行线性聚合。 径向基函数网络假设函数（RBF Network Hypothesis） 先回顾一下高斯支持向量机（Gaussian SVM）： gsvm(x)=sign⁡(∑SVαnynexp⁡(−γ∥x−xn∥2)+b) g _ { \mathrm { svm } } ( \mathbf { x } )...
径向基函数（RBF Radial Basis Function）神经网络
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-25 5966
径向基函数（RBF Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它是具有单隐层的三层前馈网络。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域（或称感受野-Receptive Field）的神经网络结构，因此，RBF网络使一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任意连续函数。 %RBF神经网络逼近程序（非使用MATLAB工具箱），可显示网络的权值和阈值及误差 clear all; close all; xite=0.
matlab: 径向基神经网络，实现函数逼近
05-07
利用newrd建立径向神经网络，实现函数的逼近，实现函数的拟合
matlab径向基函数网络.zip_基函数_径向基_径向基函数_径向基网络
09-21
径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBF网络）是一种在机器学习领域广泛应用的前馈神经网络。它的主要特点在于其隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常是径向对称的，如高斯函数。这个网络结构简单，但...
径向基函数神经网络python案例
12-04
在Python中实现径向基函数神经网络，我们通常会使用一些机器学习库，例如scikit-learn、TensorFlow、Keras等。Python通过这些库提供了丰富的接口，方便我们构建和训练RBF网络。在scikit-learn库中，RBF网络的实现...
径向基函数网络与反馈网络_反馈神经网络_径向基函数神经网络_Elman_源码
10-01
**径向基函数神经网络（Radial Basis Function Network, RBFN）** 径向基函数网络是一种具有非线性映射能力的人工神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。在隐藏层中，每个节点通常对应一个径向基函数，如...
基于径向基函数神经网络(RBF)的时间序列预测Matlab实现及应用 RBF神经网络
最新发布
08-11
如何利用径向基函数神经网络（RBF）在MATLAB中实现时间序列预测。首先简述了RBF神经网络的特点及其在处理非线性问题方面的优势，接着提供了具体的MATLAB代码示例，涵盖从数据准备、网络构建与训练到最终预测结果评估...
径向对称变换
09-07
径向对称变换，用于检测人眼的瞳孔区域的中心，亮暗两种区域的检测对称的性质
人工神经网络—径向基函数网络RBF
05-19
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。
深度学习----径向基函数网络
只布布倩
04-30 645
参考文章： 径向基(Radial basis function)神经网络、核函数的一些理解 径向基网络（RBF network）之BP监督训练 深度学习：径向基函数(RBF)神经网络
径向基函数（RBF）神经网络
weixin_33682719的博客
07-14 2381
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...
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u013494274的博客
02-02 557
RBF（径向基函数）网络 径向基函数网络是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合，假定输入为d维向量x，输出为实值，则RBF网络可表示为   其中q为隐层神经元个数，Ci和ωi分别是第i个隐层神经元所对应的中心和权重，ρ(x,Ci)是径向基函数，这是某种沿径向对称的标量函数，通常定义为样本x到数据中心Ci之间的欧氏距离的单调函数
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10-24 10万+
本文摘自：《模式识别与智能计算——matlab技术实现第三版》与《matlab神经网络43个案例分析》 【注】蓝色字体为自己的理解部分 径向基函数神经网络的优点：逼近能力，分类能力和学习速度等方面都优于BP神经网络，结构简单、训练简洁、学习收敛速度快、能够逼近任意非线性函数，克服局部极小值问题。原因在于其参数初始化具有一定的方法，并非随机初始化。 RBF是具有...
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