RBF神经网络构造函数,训练函数,仿真函数各有什么用处
时间: 2023-06-07 21:07:25 浏览: 64
RBF神经网络的构造函数用于创建网络模型并初始化它的参数;训练函数用于训练网络参数,以便它能够更好地拟合给定的数据;仿真函数用于使用训练好的模型进行预测或分类任务。具体来说,构造函数通常会指定网络的层数、节点数以及激活函数等参数;训练函数则会根据数据集进行反向传播算法来调整权重和偏置;仿真函数则会利用训练好的模型对新的数据进行预测或分类。
相关问题
介绍Matlab中RBF神经网络的构造函数200字
可以的,RBF神经网络是一种基于径向基函数的神经网络模型。在Matlab中,它的构造函数是newrb,其语法格式为:[net,tr] = newrb(P,T,GOAL,spread,MN,DF)。其中,P和T分别代表训练样本的输入和输出,GOAL指定了网络训练的目标误差值,spread为径向基函数的初始半径,MN是指定隐藏层的节点个数,DF是误差容限。newrb函数返回训练后的RBF神经网络和训练结果内容结构体tr,可以用于后续的测试和预测。
RBF神经网络基函数
RBF神经网络的基函数是高斯函数。基函数的作用是将输入数据进行空间变换,用来计算输入数据与中心向量的距离,从而确定神经元的激活程度。在RBF神经网络中,高斯函数是一种常用的径向基函数,它的函数图像是两边衰减且径向对称的。当选取的中心与输入数据(查询点)很接近时,高斯函数对输入数据有真正的映射作用,而当中心与输入数据很远时,输出结果趋于0,所以只有与查询点很近的点才对输入数据起作用,这就是RBF神经网络的局部逼近特性。
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