【教程】几种不同的RBF神经网络
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目录
- 一、经典RBF神经网络
- 1.1.经典径向基神经网络是什么
- 1.2.经典径向基神经网络-代码与示例
- 二、广义回归神经网络GRNN
- 2.1.广义回归神经网络是什么
- 2.2.广义回归神经网络是什么-代码与示例
- 三、概率神经网络PNN
- 3.1.概率神经网络是什么
- 3.2.概率神经网络是什么-代码与示例
RBF神经网络指的是用RBF曲线来构成的神经网络模型,
常见的RBF神经网络包括径向基神经网络、概率神经网络、广义回归神经网络等等。
下面我们介绍这几种常见的RBF神经网络。
一、经典RBF神经网络
1.1.经典径向基神经网络是什么
经典径向基神经网络的思想很纯粹,如下
可以看到,经典径向基神经网络在各个数据点都生成一个径向基。每个径向基的宽度是预设的,然后再求解每个径向基的高度,使得最后所有径向基叠加后能拟合目标曲线。可知,经典径向基神经网络是纯粹的曲线拟合,就是仅从数学角度去使用径向基函数来拟合目标曲线。
1.2.经典径向基神经网络-代码与示例
在matlab中使用newrbe来实现一个径向基神经网络,具体示例如下:
%------代码说明:用newrbe构建一个径向基神经网络 -----------------
% 来自《老饼讲解神经网络》www.bbbdata.com ,matlab版本:2018a
%-------------------------------------------------------------------%
%----数据准备----
x = [-2,-1,0,1,2;-6,-2,0,3,8]; % 输入数据
y = [3,2,3,1,2]; % 输出数据
%----网络训练----
net = newrbe(x, y, 0.5); % 以X,Y建立径向基网络,目标误差为0.01,径向基的宽度参数spread=0.5
py = sim(net,x) % 用建好的网络进行预测,这里的x是要用来进行预测的输入% ----打印结果----------
err_rate = mean(abs(py-y)./abs(y)) % 计算相对误差占比
plot(1:length(y),y,'*',1:length(y),py,'o') % 绘制结果,x轴代表样本
legend('原始数据的y','网络预测的y') % 添加图例
运行结果如下:
可以看到,网络的预测值与真实值完全一致,
这并非偶然,因为本例用于预测的数据就是训练数据,而newrbe在训练数据上是0误差的
二、广义回归神经网络GRNN
2.1.广义回归神经网络是什么
广义回归神经网络General Regression Neural Network也是径向基神经网络的一种,广义回归使用所有历史样本点来综合评估当前样本点。类似于投票的思想,即所有历史样本点都给出当前样本点与自己相似的概率,然后得到最终的综合评估,如下:
y = ∑ i y i ∗ p i y =\sum\limits_{i}y_i*p_i y=i∑yi∗pi
其中,Pi的计算为:
p ^ i = exp ( − a 2 ( x − x i ) 2 ) p i = p j / ∑ j P j \hat{p}_i = \exp(-a^2(x-x_i)^2) \\p_i =p_j/ \sum\limits_{j}P_j p^i=exp(−a2(x−xi)2)pi=pj/j∑Pj
pi的意义如下图所示:
它假设x与任何一个已有样本中 xi 相同的概率都服从正态分布,然后再进行归一化就得到pi的计算公式。
相比经典RBF,广义回归更具解释性。
2.2.广义回归神经网络是什么-代码与示例
在matlab中使用newgrnn来实现一个广义回归神经网络,具体示例如下:
%代码说明:径向基newgrnn的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》www.bbbdata.com ,matlab版本:2014b
%-----------------------------------------------------
%----数据准备----
x1 = 1:0.2:10;
x2 = -5:0.2:4;
X = [x1;x2]; % 输入数据,注意中间是分号
Y = sin (X(1,:))+X(2,:); % 输出数据%----网络训练----
net = newgrnn(X,Y); % 网络建立与训练
simY = sim(net, X); % 用建好的网络拟合原始数据%----结果对比----
figure(1);
t = 1:size(Y,2);
plot(t,Y,'*',t,simY,'r')
三、概率神经网络PNN
3.1.概率神经网络是什么
概率神经网络ProbabilisticNeuralNetwork是广义回归神经网络的拓展,广义回归神经网络用于数值预测,而概率神经网络则用于类别预测。
概率神经网络用于类别预测,有多少个类别就有多少个输出,概率神经网络仅仅是将广义回归神经网络再加上一个compet运算,即哪个输出最大就置1,其余置0。
3.2.概率神经网络是什么-代码与示例
在matlab中使用newgrnn来实现一个广义回归神经网络,具体示例如下:
% 训练数据
P = [1 2 3 4 5 6 7]; % 输入数据
Tc = [1 2 3 2 2 3 1]; % 输出数据:类别编号
T = ind2vec(Tc); % 将类标转换为onehot编码格式%设计一个PNN神经网络,并测试
net = newpnn(P,T); % 生成一个概率神经网络
Y = sim(net,P) % 用网络进行预测
Yc = vec2ind(Y) % 将预测结果转为类别编号
运行结果如下:
以上就是三种常见的RBF神经网络的介绍了
相关链接:
《老饼讲解-机器学习》:老饼讲解-机器学习教程-通俗易懂
《老饼讲解-神经网络》:老饼讲解-matlab神经网络-通俗易懂
《老饼讲解-神经网络》:老饼讲解-深度学习-通俗易懂
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在修改配置文件之前都应该有备份。 比如在/目录下专门创建一个目录用来储存文件的备份。 1.安装vsftpd软件 首先使用命令yum search ftpd 来查看当前Linux操作系统下是否有ftpd软件。 随后使用yum install vsftpd,来安装vsftpd软件 2.修改vsftpd的配置文件&…...
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Chirp信号生成(FPGA、基于cordic IP核)
一、Chirp生成模块介绍 采用Verilog 生成Chirp,实现输入使能电平,模块输出Chirp信号,Chirp信号频率范围,时间宽度,连续Chirp信号数量可配置。 二、模块例化方法示例 parameter FL d20_000 ; parameter FH…...
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直播怎么录制视频?直播视频,3种录制方法
“今晚我最喜欢的游戏博主要进行直播,但我可能还要加班。怎么办,不想错过直播的内容!电脑怎么才能进行直播录制视频啊?谁能教教我?” 在数字化的今天,直播已经成为人们获取信息和娱乐的重要途径。有时&…...
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2024西安国际储能产业博览会将于12月5日开幕!
2024西部国际储能产业博览会 同期举办:2024西部国际氢能源及燃料电池产业博览会 2024年12月5-7日 西安国际会展中心 规划展会规模: 50,000 ㎡ 450 60000人次 20场 展区面积 预邀展商 专业观众 行业…...
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HTML+CSS+JS简易计算器
HTMLCSSJS简易计算器 index.html <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>简易计算器</t…...
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使用Word表格数据快速创建图表
实例需求:Word的表格如下所示,标题行有合并单元格。 现在需要根据上述表格数据,在Word中创建如下柱图。如果数据在Excel之中,那么创建这个图并不复杂,但是Word中就没用那么简单了,虽然Word中可以插入图表&a…...
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九章云极DataCanvas公司重磅亮相第七届数字中国建设峰会
近日,由国家发展改革委、国家数据局、国家网信办、科技部、国务院国资委、福建省人民政府共同主办的第七届数字中国建设峰会在福州盛大举行,九章云极DataCanvas公司重磅亮相峰会现场,深度展示智算中心建设核心成果及“算法算力”一体化AI智算…...
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如何使用Postman更好的进行API渗透测试
在这个时代,Web 和移动应用程序通常是由 RESTful 网络服务提供支持的。 公共和私有 API 在互联网上非常普遍,测试这些 API 绝非易事,但有一些工具可以帮助你。 虽然(通常用与渗透测试)工具不能代替技能,但即使是最熟练的木匠也能用…...
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pod容器基础概念
一 Pod基础概念: ①Pod是kubernetes中最小的资源管理组件,Pod也是最小化运行容器化应用的资源对象。一个 Pod代表着集群中运行的一个进程。一个pod包含一个或多个容器。如:应用容器/业务容器(淘 宝、京东、拼多多后台ÿ…...
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cesuim
new Cesium.Color(255,255,0,1), //颜色 Math.PI/2color: Cesium.Color.fromCssColorString("#f40"), //16进制颜色初始化地球 import * as Cesium from "cesium";import { onMounted } from "vue"; onMounted(() > {Cesium.Ion.defaultAcc…...