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RBF算法-自实现

【流程】RBF神经网络-算法流程-精确求解

作者 : 老饼 发表日期 : 2023-03-01 03:32:37 更新日期 : 2023-12-25 19:12:58


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本文介绍精确径向基神经网络的训练算法流程

本流程的算法逻辑扒取自matlab的'newrbe'函数



  01. RBF神经网络-求解流程(精确求解)  


本节先介绍使径向基神经网络训练程序的输入、输出参数

然后给出训练算法的主流程


     训练算法所需输入    


一、训练用的数据                                                                           
 
x :训练样本输入数据                                                   
 y :训练样本的输出数据                                               
二、训练参数                                                                                 
spread:
用于生成隐层阈值的参数,即控制径向基宽度的参数




      自实现径向基神经网络-训练流程(精确求解)     


一、生成W21,B2                                                                       
  
 X的转置就是,由输入参数spread生成       
 
                                                  
                   
 二、计算各个样本隐层神经元激活值A                                         
 
A是n*n的矩阵,计算公式如下                                 
 
 
为第j个样本的第i个隐节点激活值 
 
三、求解W32,B3                                                                    
 
1. 生成系数矩阵C                                                     
 对A添加一列1,就是系数矩阵C
   
 
2. 通过解方程获得W32,B3                                    
 
 
 
四、输出                                                                                  
 
输出训练好的权重和阈值                                    
👉 W21 : 网络隐层的权重                                     
👉 B2    : 网络隐层的阈值                                     
👉 W32 : 网络输出层的权重                                 
👉 B3    : 网络输出层的阈值                                 









 End 





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