【零散知识】概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）

前言：

{

    又到了该更新的时间，这次更新的内容是之前见到了概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）。

}

 

正文：

{

    [1]中对概率神经网络的介绍非常简单，但没有图。

    [2]中给出了一张结构图，见图2。

    按照[1]的介绍，概率神经网络包括输入层，模式层，求和层和输出层。

    输入层接受数据输入，没什么特别的，节点数量和输入维度一致。

    模式层和径向基神经网络[3]的隐含层类似（或者说一致），其中每个节点都对应一个模式（或中心，一个类别可以并一般有多个模式/中心），模式是选出来的训练样本或是通过其它方法（例如聚类）得到的。式（1）是模式层中每个节点的输出公式。

式（1）

    其中X代表模式层