Apakah persamaan dan perbezaan antara rangkaian saraf fungsi asas jejarian dan rangkaian saraf BP?

Rangkaian saraf fungsi asas jejari (Rangkaian saraf RBF) dan rangkaian saraf BP ialah dua model rangkaian saraf biasa, yang berbeza dalam kaedah kerja dan medan aplikasinya. Rangkaian saraf RBF terutamanya menggunakan fungsi asas jejarian untuk pemetaan dan pengelasan data, dan sesuai untuk masalah tak linear. Rangkaian saraf BP dilatih dan dipelajari melalui algoritma perambatan belakang dan sesuai untuk masalah regresi dan klasifikasi. Kedua-dua model rangkaian mempunyai kelebihan tersendiri, dan model yang sesuai boleh dipilih mengikut keperluan masalah tertentu.

1. Struktur neuron yang berbeza

Dalam rangkaian neural BP, struktur neuron biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input bertanggungjawab untuk menerima data asal, lapisan tersembunyi digunakan untuk pengekstrakan ciri, dan lapisan output menggunakan ciri yang diekstrak untuk pengelasan atau ramalan regresi. Setiap neuron mengandungi fungsi pengaktifan dan satu set pemberat yang digunakan untuk menghantar data dari lapisan input ke lapisan seterusnya. Proses latihan rangkaian neural BP biasanya menggunakan algoritma perambatan belakang untuk meningkatkan ketepatan model dengan melaraskan berat setiap neuron secara terbalik mengikut ralat. Dengan mengoptimumkan pemberat secara berulang secara berterusan, rangkaian boleh mempelajari ciri dan corak data input secara beransur-ansur, dengan itu mencapai ramalan dan tugasan pengelasan yang lebih tepat.

Rangkaian saraf RBF dan rangkaian saraf BP mempunyai struktur yang sedikit berbeza. Rangkaian saraf RBF biasanya mengandungi tiga lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Perbezaannya ialah setiap neuron dalam lapisan tersembunyi rangkaian saraf RBF adalah fungsi asas jejari dan bukannya nod dalam rangkaian saraf BP. Peranan fungsi asas jejari adalah untuk memetakan data input ke dalam ruang dimensi tinggi dan mengira jarak antara setiap neuron dan data input. Keluaran lapisan tersembunyi ialah gabungan linear hasil pengiraan semua fungsi asas jejarian. Lapisan keluaran biasanya hanya mempunyai satu neuron dan digunakan untuk membuat ramalan klasifikasi atau regresi. Berbeza dengan rangkaian saraf BP, proses latihan rangkaian saraf RBF biasanya dibahagikan kepada dua peringkat: pengelompokan dan pelarasan berat. Dalam peringkat pengelompokan, data latihan dibahagikan kepada kategori yang berbeza, yang boleh dianggap sebagai pusat kluster yang menerangkan pengedaran data input. Dalam peringkat pelarasan berat, parameter fungsi asas jejari dan berat lapisan keluaran dilaraskan mengikut keputusan pengelompokan untuk meningkatkan ketepatan model. Proses ini biasanya dilakukan menggunakan kaedah seperti kuasa dua terkecil atau anggaran kemungkinan maksimum. Secara umum, rangkaian saraf RBF menggunakan fungsi asas jejarian dan teknologi pengelompokan untuk memetakan dan mengklasifikasikan data input, dan mempunyai keupayaan pemodelan tak linear yang baik dan keupayaan generalisasi. Sebaliknya, rangkaian saraf BP dilatih melalui algoritma perambatan belakang dan sesuai untuk tugas yang lebih kompleks Walau bagaimanapun, untuk beberapa masalah tertentu, rangkaian saraf RBF juga boleh mencapai hasil yang lebih baik.

2. Skop aplikasi yang berbeza

Rangkaian saraf BP biasanya sesuai untuk masalah klasifikasi dan regresi, dan boleh mengendalikan pelbagai tugas seperti pengecaman imej, pengecaman pertuturan, pengesanan objek, dll. Kelebihannya ialah ia boleh mencapai ramalan dan klasifikasi ketepatan tinggi di bawah sejumlah besar data dan rangkaian berskala besar.

Rangkaian saraf RBF biasanya digunakan untuk anggaran fungsi dan masalah regresi tak linear. Disebabkan oleh ciri tak linear bagi fungsi asas jejarian, rangkaian saraf RBF boleh memproses data tak linear dengan berkesan dan sesuai untuk beberapa bidang tertentu termasuk ramalan kewangan, ramalan siri masa, dsb. Kelebihan rangkaian saraf RBF ialah ia boleh mencapai latihan pantas dan ramalan ketepatan tinggi dalam kes data kecil dan rangkaian berskala kecil.

3. Proses latihan yang berbeza

Proses latihan rangkaian neural BP biasanya menggunakan algoritma perambatan belakang untuk meminimumkan ralat ramalan dengan melaraskan berat setiap neuron. Algoritma perambatan belakang biasanya memerlukan banyak pengiraan dan lelaran, jadi proses latihan memakan masa, tetapi ia boleh memperoleh keputusan ramalan berketepatan tinggi.

Proses latihan rangkaian saraf RBF biasanya dibahagikan kepada dua peringkat: pengelompokan dan pelarasan berat. Dalam peringkat pengelompokan, algoritma pengelompokan digunakan untuk mengklasifikasikan data latihan ke dalam kategori yang berbeza. Dalam peringkat pelarasan berat, parameter fungsi asas jejari dan berat lapisan keluaran dilaraskan mengikut keputusan pengelompokan untuk meminimumkan ralat ramalan. Proses latihan rangkaian saraf RBF agak mudah dan masa latihan adalah singkat, tetapi dalam beberapa kes keputusan ramalan ketepatan tinggi rangkaian saraf BP mungkin tidak diperolehi.

Secara amnya, rangkaian saraf BP dan rangkaian saraf RBF adalah model rangkaian saraf biasa, tetapi ia berbeza dari segi struktur neuron, skop aplikasi dan proses latihan. Model rangkaian neural yang mana untuk dipilih harus diputuskan berdasarkan tugas khusus dan ciri data.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah persamaan dan perbezaan antara rangkaian saraf fungsi asas jejarian dan rangkaian saraf BP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!