1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne…

RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层,即输入层.中间层和输出层.其中中间层主要计算输入x和样本矢量c(记忆样本)之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值,输出层对其做一个线性的组合. 径向基函数: RBF神经网络的训练可以分为两个阶段:第一阶段为无监督学习,从样本数据中选择记忆样本/中心点:可以使用聚类算法,也可以选择随机给定的方式. 第二阶段为监督学习,主要计算样本经过RBF转换后,和输出之间的关系/权重:可以使用BP算法计算.也可以使用简单的数学公式计…

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现…

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法 广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常…

径向基神经网络 1.径向基函数 (Radial Basis Function,RBF) 神经网络是一种性能良好的前向网络,具有最佳逼近.训练简洁.学习收敛速度快以及克服局部最小值问题的性能,目前已经证明径向基网络能够以任意精度逼近任意连续的函数.因此它已经被广泛应用于模式识别.非线性控制和图像处理等领域. 2.RBF神经网络的结构--RBF 神经网络的基本思想是用径向基函数(RBF)作为隐单元,的“基” ,构成隐含层的空间,隐含层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据转换到高位空间内,使得在低…

http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在…

Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在使用 MLP 完成相同的任务. 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 M…

TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例: 导入需要用到的模块:sklearn,该模块可以用来获取数据集,预处理数据,并将其分成训练集和测试集:pandas,可以用来分析数据集:matplotlib 和 seaborn 可以用来可视化: 加载数据集并创建 Pandas 数据帧来分析数据: 了解一些关于数据的细节: 下表很好地描述了数据…

cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇,之前我们搞的一些线性拟合解方程,多项式拟合,函数拟合求参数啊,等等. 已经超级多了,为啥还得搞一个cftool拟合啊?而且毫无数学理论. 如果你足够细心,你会发现,之前的拟合,都是我们猜测这个拟合的式子大概是什么形式,只需要求个参数.嘿嘿到底准不准呢? 数据及其简单才会被你发现规律呢! 这里在cftool的帮助下不停的尝试才能得到最好的拟合形式. 可以看出,拟合形式多样,拟合分析方便. · Custom Equations:用户自定义的函数类型…