写一段径向基神经网络的代码
时间: 2023-11-14 13:10:42 浏览: 38
以下是一个简单的径向基神经网络的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
class RBFN:
def __init__(self, input_shape, hidden_size, output_size):
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.centers = np.random.randn(hidden_size, input_shape)
self.weights = np.random.randn(hidden_size, output_size)
def _gaussian_kernel(self, x, c, s):
return np.exp(-1 / (2 * s**2) * np.linalg.norm(x-c)**2)
def forward(self, X):
G = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_size))
for i, c in enumerate(self.centers):
for j, x in enumerate(X):
G[j, i] = self._gaussian_kernel(x, c, 1)
return np.dot(G, self.weights)
```
这段代码实现了一个具有隐含层的径向基神经网络。在初始化网络时,我们需要定义输入数据 `input_shape`,隐含层的大小 `hidden_size` 以及输出数据的大小 `output_size`。在 `forward` 函数中,我们基于高斯核函数来计算每个数据样本与每个径向基的相似性,并使用这些相似性来构建隐含层 `G`。最后,我们通过将 `G` 与权重矩阵 `weights` 相乘来计算输出结果。