请给我一个rbf神经网络通用模板
时间: 2023-07-28 07:09:55 浏览: 55
以下是一个基本的RBF神经网络通用模板:
```python
import numpy as np
class RBF:
def __init__(self, input_shape, hidden_shape, output_shape, sigma=1.0):
self.input_shape = input_shape
self.hidden_shape = hidden_shape
self.output_shape = output_shape
self.sigma = sigma
# 初始化权重和偏置
self.centers = np.random.randn(hidden_shape, input_shape)
self.weights = np.random.randn(hidden_shape, output_shape)
self.bias = np.random.randn(output_shape)
def gaussian(self, x, c):
return np.exp((-1 / 2 * self.sigma**2) * np.linalg.norm(x - c)**2)
def forward(self, X):
# 计算每个隐藏层神经元的输出
hidden_output = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_shape))
for i in range(self.hidden_shape):
for j in range(X.shape[0]):
hidden_output[j][i] = self.gaussian(X[j], self.centers[i])
# 计算输出层的输出
output = np.dot(hidden_output, self.weights) + self.bias
return output
def train(self, X, y, learning_rate=0.01, epochs=100):
# 训练权重和偏置
for epoch in range(epochs):
# 计算每个隐藏层神经元的输出
hidden_output = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_shape))
for i in range(self.hidden_shape):
for j in range(X.shape[0]):
hidden_output[j][i] = self.gaussian(X[j], self.centers[i])
# 计算输出层的输出
output = np.dot(hidden_output, self.weights) + self.bias
# 计算损失函数
error = y - output
# 更新权重和偏置
self.weights += learning_rate * np.dot(hidden_output.T, error)
self.bias += learning_rate * np.sum(error, axis=0)
# 计算每个隐藏层神经元的中心
for i in range(self.hidden_shape):
for j in range(self.input_shape):
self.centers[i][j] = np.mean(X[:, j][hidden_output[:, i] > 0])
if epoch % 10 == 0:
print("Epoch {} - Loss: {}".format(epoch, np.mean(np.abs(error))))
```
这是一个基本的RBF神经网络通用模板,其中包含了初始化权重和偏置、计算每个隐藏层神经元的输出、计算输出层的输出、训练权重和偏置等步骤。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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