КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Cтруктура нейронной сети с радиально базисными функциями (РБФ сети)
РБФ сеть содержит три слоя (рис. 9). Входной слой распределяет входные сигналы по нейронам скрытого слоя посредством невзвешенных связей. Скрытый слой является композицией нейронов с локальными базисными функциями (РБФ-функциями). Обычно используются гауссовская базисная функция, которая осуществляет нелинейное преобразование Рис. 9
где x вектор входа, ci центр i -й базисной функции и характеризует ширину (радиус) i -й базисной функции (см. рис.10 для скалярной базисной функции). Рис. 10
Норма означает евклидову норму, Гауссовская базисная функция является локальной, т. к. когда
Если число входов больше единицы, то РБФ-функция является функцией всех переменных входа. На рис. ниже показан вид РБФ-функций для трех нейронов при двух входах x 1 и x 2. Для заданных значений входа (при двух входах значений x 1 и x 2) определяется расстояние от точки с координатами, определяемыми этими значениями, до центра соответствующей РБФ-функции как евклидово расстояние. РБФ-функция применяется для того, чтобы для этого расстояния вычислить вес (влияние) соответствующего нейрона. Радиальная базовая функция названа этим именем, т.к. расстояние по радиусу (см. рис.ниже) является ее аргументом, вес= РБФ(расстояние).
Выходной слой обычно комбинирует линейно выходные сигналы скрытого слоя (см. рис. ниже).
РБФ сеть может быть описана двумя путями. В первом случае РБФ сеть описывается как взвешенная сумма выходных сигналов скрытого слоя где m число нейронов скрытого слоя. Здесь соответствие с подлежащей аппроксимации нелинейной функцией выражено более явно. Альтернативная форма описания представляет собой нормализованную реакцию
Следующие параметры определяются с помощью процесса обучения: 1.Число нейронов скрытого слоя. 2. Координаты центров каждой РБФ-функции скрытого слоя. 3. Радиусы (ширина каждой РБФ-функции скрытого слоя по каждой переменной (по каждому направлению). 4. Весовые коэффициенты, которые используются для взвешенного суммирования выходов РБФ-функций, когда они проходят через слой суммирования.
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 2098; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |