本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad…

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继…

from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random import sample fro…

只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP神经网络.RBF 神经网络是其中一个特例.本文主要包括以下内容: 什么是径向基函数 RBF神经网络 RBF神经网络的学习问题 RBF神经网络与BP神经网络的区别 RBF神经网络与SVM的区别 为什么高斯核函数就是映射到高维区间 前馈网络.递归网络和反馈网络 完全内插法 一.什么是径向基函数 1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法.径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(|x|),…

XVec表示X向量.||XVec||表示向量长度.r表示两点距离.r^2表示r的平方.k(XVec,YVec) = exp(-1/(2*sigma^2)*(r^2))= exp(-gamma*r^2)...... 公式-1这里, gamma=1/(2*sigma^2)是参数, r=||XVec-YVec||实际上,可看作是计算2个点X与Y的相似性.很多参考书上,把YVec写作XVec',即 k(XVec, XVec'),也是一样的含义:两点相似性.由于Matlab上面XVec'代表XVec的转置…

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法是Powell在1985年提出的.所谓径向基函数,其实就是某种沿径向对称的标量函数.通常定义为空间中任一点x到某一中心c之间欧氏距离的单调函数,可记作k(||x-c||),其作用往往是局部的,即当x远离c时函数取值很小.例如高斯径向基函数: 当年径向基函数的诞生主要是为了解决多变量插值的问题.可以看…

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快.当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络.由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢.BP网络就是一个典型的例子. 如果对于输入空间的某个…

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参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数…