clc;clear;
close all;
ld=400; %定義學習樣本的數量
x=rand(2,ld); %得到乙個2 * 400的乙個矩陣，每個元素在0-1之間
x=(x-0.5)*1.5*2; %-1.5, 1.5
x1=x(1,:); %得到矩陣的第1行
x2=x(2,:); %得到矩陣的第2行
f=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2); %定義樣本輸出
%訓練網路
net=newrb(x,f);
%generate the testing data
interval=0.1;
[i, j]=meshgrid(-1.5:interval:1.5);
row=size(i);
tx1=i(:); %列矩陣
tx1=tx1'; %變為行矩陣
tx2=j(:);
tx2=tx2';
tx=[tx1;tx2]; %2 * n的矩陣 ，作為測試網路的輸入資料
%testing
ty=sim(net,tx); %呼叫網路，得到對應的輸出結果
% 畫出網路得到的結果
rbf神經網路 RBF神經網路以及Python實現
rbf網路能夠逼近任意非線性的函式。可以處理系統內難以解析的規律性，具有很好的泛化能力，並且具有較快的學 習速度。當網路的乙個或多個可調引數 權值或閾值 對任何乙個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全域性逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每乙個權值都要調整，從而導致全域性逼近網路的學習速度很慢，比如b...
RBF神經網路
核函式一般有如下函式 高斯函式 u e u2 2 反射sigmoid函式 u 1 1 eu 2 2 逆多二次函式 u 1 u2 2 1 2 其中，0 為基函式的拓展常數或寬度。rbf 徑向基函式神經網路 網路結構圖如下 對於輸入x x1,x2,xn t c1 c2,cm 為樣本中心，w w1,w2,...
RBF（徑向基函式）神經網路
今天學習了rbf神經網路，裡面有一些概念個人覺得不是很好理解。rbf神經網路是一種單隱層前饋神經網路，如下所示rbf rbf神經網路一共分為三層，第一層為輸入層即input layer，由訊號源節點組成 第二層為隱藏層即圖中中間的黃球，隱藏層中神經元的變換函式即徑向基函式是對中心點徑向對稱且衰減的非...