Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k-Means Algorithm k-Means and RBF Network in Action Summary…

Roadmap RBF Network Hypothesis RBF Network Learning k-Means Algorithm k-Means and RBF Network in Action Summary…

这节课主要讲述了RBF这类的神经网络+Kmeans聚类算法,以及二者的结合使用. 首先回归的了Gaussian SVM这个模型: 其中的Gaussian kernel又叫做Radial Basis Function kernel 1)radial:表示输入点与center点的距离 2)basis function:表示‘combined’ 从这个角度来看,Gaussian Kernel SVM可以看成许多小的radial hypotheses的线性组合(前面的系数就是SV的alphan和yn)…

将Radial Basis Function与Network相结合.实际上衡量两个点的相似性:距离越近,值越大. 将神经元换为与距离有关的函数,就是RBF Network: 可以用kernel和RBF来衡量相似性: 那么如何选中心点呢,一种方法是把所有看过的资料都当做中心点,这就是 FULL NETWORK: 用所有的点作中心太麻烦,可以选择某几个点来投票,这就是KNN(具体可参考机器学习实战): 之前投票的y就是资料的标签,如果每笔资料都不同的话,可以得到一个简洁的贝塔: 减少中心点(相当于选…

在逆向工程中,由于设备或模型的原因,我们获取得到的三维模型数据往往并不完整,从而使得生成的网格模型存在孔洞,这对后续的模型分析会造成影响.下面介绍一种基于径向基函数(RBF:Radial Basis Function)的三角网格补洞方法. Step 1:检测孔洞边界 三角网格是由一系列顶点(V)以及由这些顶点所构成的三角面片(F)所组成,由三角面片可以得到网格的边(E).通常一条边连接两个三角面片,这种边称为网格内部边,而如果某条边仅连接一个三角面片,那么称这条边为网格边界边,所有的边界边按顺序…

Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant…

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解 直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

Roadmap Motivation Neural Network Hypothesis Neural Network Learning Optimization and Regularization Summary…

Roadmap Linear Network Hypothesis Basic Matrix Factorization Stochastic Gradient Descent Summary of Extraction Models Summary…

Roadmap Deep Neural Network Autoencoder Denoising Autoencoder Principal Component Analysis Summary…