MATLAB을 사용하여 RBF 신경망을 구축하고 훈련시키는 방법에 대한 가이드

방사형 기반 신경망은 함수 피팅, 분류, 클러스터링과 같은 문제에 널리 사용되는 신경망 모델입니다. 방사형 기저 함수를 활성화 함수로 사용하므로 뛰어난 비선형 피팅 성능과 빠른 수렴성을 갖습니다. 따라서 방사형 기반 신경망은 많은 공학 응용 분야에서 널리 사용되었습니다.

MATLAB에서는 Neural Network Toolbox 도구 상자의 기능을 사용하여 RBFNN 모델을 구축하고 훈련할 수 있습니다. 그 중 RBFNN 객체는 newrb 함수를 통해 생성할 수 있고, train 및 sim 함수를 통해 학습 및 예측이 가능합니다.

newrb 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

여기서 P는 입력 데이터, T는 목표 데이터, GOAL은 훈련 목표 오류, SPREAD는 방사형 기저 너비, MN은 최소 개수입니다. 훈련 횟수, DF는 최대 훈련 횟수입니다. 이 함수는 후속 교육 및 예측을 위해 RBFNN 객체 네트워크를 반환합니다.

train 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

[net,tr,Y,E] = train(net,P,T,Pi,Ai)

여기서 net은 RBFNN 객체, P는 입력 데이터, T는 대상 데이터, Pi와 Ai는 훈련 알고리즘의 매개변수, tr은 훈련 기록이고 Y는 예측된 출력이고 E는 오류입니다.

sim 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

Y = sim(net,P)

여기서 net은 RBFNN 객체이고 P는 입력 데이터이며 Y는 예측된 출력입니다.

RBFNN 모델을 구축할 때 핵심 매개변수는 방사형 기초 폭 SPREAD입니다. 이는 방사형 기초 함수의 너비와 수를 제어하며, 이는 결과적으로 모델의 비선형 피팅 능력과 일반화 성능에 영향을 미칩니다. 일반적으로 SPREAD를 선택할 때 최상의 결과를 얻으려면 실험이 필요합니다.

RBFNN 모델을 훈련할 때 경사 하강 기반 훈련 알고리즘 및 최소 제곱 기반 훈련 알고리즘과 같은 다양한 훈련 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 그 중 경사 하강법 기반의 훈련 알고리즘은 훈련 함수의 매개변수 Pi와 Ai를 통해 설정할 수 있습니다. 예를 들어 훈련에는 trainlm 함수를 사용합니다. 여기서 Pi는 훈련 단계 크기이고 Ai는 훈련 가속도입니다.

다음에서는 MATLAB을 사용하여 RBFNN 모델을 구축하고 교육하는 방법에 대한 구체적인 단계를 소개합니다.

1. 데이터 준비

먼저 입력 데이터와 타겟 데이터를 포함한 데이터를 준비해야 합니다. 입력 데이터는 일반적으로 행렬이며, 각 행은 샘플을 나타내고 각 열은 특성을 나타냅니다. 목표 데이터는 일반적으로 벡터이며 각 요소는 샘플의 목표 값을 나타냅니다.

2. RBFNN 개체 만들기

newrb 함수를 사용하여 RBFNN 개체를 만듭니다. newrb 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

그 중 P는 입력 데이터, T는 목표 데이터, GOAL은 훈련 목표 오류, SPREAD는 방사형 기저 폭, MN은 최소 훈련 횟수, DF는 최대 훈련 횟수입니다. 이 함수는 후속 교육 및 예측을 위해 RBFNN 객체 네트워크를 반환합니다.

3. RBFNN 모델 학습

학습 기능을 사용하여 RBFNN 모델을 학습합니다. 훈련 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

[net,tr,Y,E] = train(net,P,T,Pi,Ai)

그 중 net은 RBFNN 객체, P는 입력 데이터, T는 목표 데이터, Pi와 Ai는 훈련 알고리즘의 매개변수, tr은 훈련 기록, Y는 예측된 출력이고 E는 오류입니다.

훈련 함수의 매개변수 Pi와 Ai는 다양한 훈련 알고리즘에 따라 설정될 수 있습니다. 예를 들어, 경사하강법을 기반으로 하는 훈련 알고리즘 trainlm을 사용하는 경우 Pi를 훈련 단계 크기로 설정하고 Ai를 훈련 가속도로 설정할 수 있습니다.

4. 예측

sim 기능을 사용하여 새로운 데이터를 예측해 보세요. sim 함수의 구문 형식은 다음과 같습니다.

Y = sim(net,P)

여기서 net은 RBFNN 객체이고 P는 입력 데이터이며 Y는 예측된 출력입니다.

5. 모델 성능 평가

평균 제곱 오차, 분류 정확도, 재현율, 정밀도 등 다양한 성능 지표를 사용하여 모델을 평가합니다. 이러한 지표는 MATLAB의 상관 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다.

다음은 RBFNN 모델 구성 및 훈련을 위한 전체 샘플 코드입니다.

# 准备数据
load iris_dataset
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

# 创建RBFNN对象
spread = 1;
net = newrb(inputs, targets, 0, spread, 10, 50);

# 训练RBFNN模型
[net, tr] = train(net, inputs, targets);

# 预测
outputs = sim(net, inputs);

# 评估模型性能
mse = perform(net, targets, outputs);

이 예에서는 먼저 로드 함수를 사용하여 붓꽃 ​​데이터 세트를 로드한 다음 입력 데이터와 대상 데이터를 입력에 저장합니다. 타겟 변수는 각각 중간입니다. 그런 다음 newrb 함수를 사용하여 RBFNN 객체 그물을 생성하고 방사형 기저 폭 확산을 1로, 최소 훈련 횟수를 10으로, 최대 훈련 횟수를 50으로 설정합니다. 그런 다음 훈련 함수를 사용하여 RBFNN 모델을 훈련하고 훈련 기록 tr을 반환합니다. 마지막으로 sim 함수를 사용하여 입력 데이터를 예측하고, Perform 함수를 사용하여 평균 제곱 오차 mse를 계산합니다.

실제 적용에서는 최상의 모델 성능을 얻으려면 특정 문제에 따라 적절한 매개변수 설정과 훈련 알고리즘을 선택해야 한다는 점에 유의해야 합니다.

일반적으로 RBFNN 모델은 함수 피팅, 분류, 클러스터링 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 함수 피팅 문제에서 RBFNN 모델을 사용하여 사인 함수, 코사인 함수 등과 같은 비선형 함수를 피팅할 수 있습니다. 분류 문제에서는 RBFNN 모델을 사용하여 필기 숫자 인식, 얼굴 인식 등의 데이터를 분류할 수 있습니다. 클러스터링 문제에서 RBFNN 모델은 이미지 분할, 텍스트 클러스터링 등과 같은 데이터를 클러스터링하는 데 사용할 수 있습니다.

위 내용은 MATLAB을 사용하여 RBF 신경망을 구축하고 훈련시키는 방법에 대한 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!