Радиальная базисная сеть в Matlab

Архитектура сети

Радиальные базисные сети

Радиальные базисные нейронные сети состоят из большего количества нейронов, чем стандартные сети с прямой передачей сигналов и обучением методом обратного распространения ошибки, но на их создание требуется значительно меньше времени. Эти сети особенно эффективны, когда доступно большое количество обучающих векторов.

По команде help radbasis можно получить следующую информацию об М-функциях, входящих в состав ППП Neural Network Toolbox и относящихся к построению радиальных базисных сетей:

Radial basis networks	Радиальные базисные сети
New networks	Формирование сети
newrb	Создание радиальной базисной сети
newrbe	Создание радиальной базисной сети с нулевой ошибкой
newgrnn	Создание обобщенной регрессионной сети
newpnn	Создание вероятностной сети
Using networks	Работа с сетью
sim	Моделирование сети
Weight functions	Функции взвешивания
dist	Евклидово расстояние
dotprod	Скалярное произведение
normprod	Нормированное скалярное произведение
Net input functions	Функции накопления
netprod	Произведение взвешенных входов
netsum	Сумма взвешенных входов
Transfer functions	Функции активации
compet	Конкурирующая функция активации
purelin	Функция активации с жесткими ограничениями
radbas	Радиальная базисная функция активации
Performance	Функции оценки качества сети
mse	Среднеквадратичная погрешность
Signals	Преобразование данных
ind2vec	Преобразование индексного вектора в матрицу связности
vec2ind	Преобразование матрицы связности в индексный вектор
Demonstrations	Демонстрационные примеры
demorb1	Радиальные базисные сети
demorb3	Пример неперекрывающихся функций активации
demorb4	Пример перекрывающихся функций активации
demogrn1	Сеть GRNN и аппроксимация функций
demopnn1	Сеть PNN и классификация векторов

Дата добавления: 2015-06-04