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徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹及其案例實現(xiàn)CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2案例實現(xiàn)3CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2案例實現(xiàn)3CompanyLogo什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?CompanyLogo什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?CompanyLogo人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN),也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork,NN),是由大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是對人腦的抽象、簡化和模擬,反映人腦的基本特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來研究人的智能行為,模擬人腦信息處理的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系,從而達到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正式定義:什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogo神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogo學習駕駛汽車的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogo人臉識別什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Matlab案例實現(xiàn)3CompanyLogo幾種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概況:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概況:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識CompanyLogo為什么要引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個簡單的例子:解決異或問題CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正式定義:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種類Exact
有幾組數(shù)據(jù),就用幾個,適合數(shù)據(jù)比較少網(wǎng)絡(luò)Approximate如果數(shù)據(jù)很多,需要先對數(shù)據(jù)進行分類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):其他理論知識(1/3)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):其他理論知識(2/3)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):其他理論知識(3/3)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoRBF網(wǎng)絡(luò)的工作原理RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Matlab案例實現(xiàn)3CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab里面的例子:非線性函數(shù)的回歸問題描述:假設(shè)我們不知道這個方程的表達式,只知道這個方程的一些輸入輸出,比如說如下數(shù)據(jù):使用這些數(shù)據(jù),實現(xiàn)回歸公式Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab里面的例子:非線性函數(shù)的回歸Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogo%%清空環(huán)境變量clcclear%產(chǎn)生訓(xùn)練樣本(訓(xùn)練輸入,訓(xùn)練輸出)%ld為樣本例數(shù)ld=100;%產(chǎn)生2*ld的矩陣x=rand(2,ld);%將x轉(zhuǎn)換到[-1.51.5]之間x=(x-0.5)*1.5*2;%x的第一列為x1,第二列為x2.x1=x(1,:);x2=x(2,:);%計算網(wǎng)絡(luò)輸出F值F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);%%建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)%采用approximateRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。spread為默認值net=newrb(x,F);Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogo50CompanyL
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