principio de la red neuronal rbf
El principio de la red neuronal rbf es utilizar RBF como la "base" de la unidad oculta para formar el espacio de la capa oculta, de modo que el vector de entrada se pueda asignar directamente al espacio oculto sin necesidad de Conexión de peso.
Cuando se determina el punto central del RBF, también se determina esta relación de mapeo. El mapeo desde el espacio de la capa oculta al espacio de salida es lineal, es decir, la salida de la red es la suma lineal ponderada de las salidas de la unidad oculta, y el peso aquí es el parámetro ajustable de la red. Entre ellos, la función de la capa oculta es mapear el vector de p de baja dimensión a h de alta dimensión, de modo que la situación de inseparabilidad lineal en dimensión baja pueda volverse separable linealmente en dimensión alta. Esta es principalmente la idea de. función del núcleo.
De esta forma, el mapeo de la red desde la entrada a la salida es no lineal, mientras que la salida de la red es lineal con respecto a los parámetros ajustables. El peso de la red se puede resolver directamente mediante un sistema de ecuaciones lineales, lo que acelera enormemente el aprendizaje y evita problemas de mínimos locales.
Información ampliada
El nodo oculto de la red neuronal BP utiliza el producto interno del patrón de entrada y el vector de peso como variable independiente de la función de activación, y la función de activación utiliza la función sigmoidea. Cada parámetro de ajuste tiene el mismo impacto en la salida de la red BP, por lo que la red neuronal BP es una aproximación global del mapeo no lineal.
El nodo oculto de la red neuronal RBF utiliza la distancia entre el patrón de entrada y el vector central (como la distancia euclidiana) como variable independiente de la función y utiliza la función de base radial (como la función gaussiana) como función de activación. Cuanto más lejos esté la entrada a una neurona del centro de la función de base radial, menos activada estará la neurona (función gaussiana).
La salida de la red RBF está relacionada con algunos parámetros de ajuste. Por ejemplo, un valor wij solo afecta la salida de un yi (consulte la salida de la red en el Capítulo 2 anterior). tiene características de "mapeo local".
Enciclopedia Baidu-Red de funciones de base radial