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RSS订阅原创 神经网络-2（径向基函数网络）
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
2018-02-02 09:53:37
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原创 神经网络学习
1、神经元模型 神经网络最广泛的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，他的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，神经元之间相连，当某一个“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位，如果超过“阈值”，那么就被激活，即“兴奋”起来，向其
2018-01-19 00:59:48
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空空如也
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