正态分布噪声在神经网络训练中的作用分析

"这篇资料主要讨论了神经网络的结构设计和优化方法，特别是RBF神经网络在无线电测向中的应用。在训练过程中，利用梯度法进行批处理学习，RBF网络设置了25个隐节点，初始参数随机设定，并通过添加特定噪声来改善泛化性能。文中提到的实例展示了加入输入噪声可以有效地减少过拟合，提高泛化能力。此外，书中还涵盖了神经网络的基础知识，如神经元模型、学习规则以及BP和RBF网络的详细解析。书中提供了MATLAB代码实现，适合工程技术人员、学生和教师参考学习。" 这篇文章主要讲述了神经网络，特别是RBF网络在无线电测向任务中的应用和训练策略。首先，文章指出训练样本的输出带有均值为0，方差为0.4的正态分布噪声，且测试样本数为201，输入同样分布在特定区间内。训练神经网络时，采用了RBF网络结构，拥有25个隐藏节点，初始参数如输出权重、中心点和扩展常数都是随机设定在特定范围内的值。学习过程运用梯度法，以批处理方式进行，同时在训练数据中加入了均值为0，方差为0.1的高斯噪声，目的是通过噪声来减轻过拟合现象。 在训练结果的分析中，文章对比了有无输入噪声的情况。无噪声的拟合曲线虽然几乎穿过所有训练样本，但由于训练样本的输出噪声，导致了明显的过拟合。而添加了输入噪声的拟合曲线则更为平滑，尽管与目标曲线存在泛化误差，但这个误差值相对较小，表明噪声起到了平滑和提高泛化能力的作用。 除了这个具体应用案例，资料还介绍了神经网络的基础，如神经元模型（包括MP模型和一般神经元模型）、学习规则（如Hebb学习规则、感知器学习规则等）以及神经网络的拓扑结构（如前向神经网络和反馈神经网络）。此外，书中还深入探讨了多层感知器网络，特别是BP网络及其改进算法，以及RBF网络的基本结构、工作原理和生理学基础。 这本书不仅提供了神经网络理论知识，还包含了实际应用中的优化方法，如剪枝算法、构造算法和进化方法，以及参数优化设计，如最优停止方法和主动学习方法。书中提供的MATLAB代码对实践者来说极具价值，可帮助读者更好地理解和应用这些理论。整体来看，这本书对于自动化、信号处理领域的工程师、学生和教师来说是一本实用的参考资料。