Rangkaian saraf fungsi asas jejari (RBFNN)

Radial basis function neural network (RBFNN) ialah model rangkaian neural yang digunakan secara meluas dalam masalah klasifikasi, regresi dan pengelompokan. Ia terdiri daripada dua lapisan neuron, lapisan input dan lapisan output. Lapisan input digunakan untuk menerima vektor ciri data, dan lapisan keluaran digunakan untuk meramalkan nilai keluaran data. Ciri khas RBFNN ialah berat sambungan antara neuronnya dikira melalui fungsi asas jejarian. Fungsi asas jejari ialah fungsi berasaskan jarak yang mengukur persamaan antara data input dan neuron. Fungsi asas jejari yang biasa digunakan termasuk fungsi Gaussian dan fungsi polinomial. Dalam RBFNN, lapisan input menghantar vektor ciri ke neuron lapisan tersembunyi. Neuron lapisan tersembunyi menggunakan fungsi asas jejari untuk mengira persamaan antara data input dan ia dan menghantar hasilnya kepada neuron lapisan output. Lapisan keluaran

Lapisan input RBFNN adalah sama seperti model rangkaian saraf lain dan digunakan untuk menerima vektor ciri data. Walau bagaimanapun, lapisan keluaran RBFNN adalah berbeza daripada model lain kerana ia menggunakan satu set fungsi asas untuk mengira nilai keluaran, biasanya fungsi Gaussian atau fungsi polinomial.

Dalam RBFNN, parameter fungsi asas ditentukan melalui latihan. Proses latihan merangkumi dua langkah utama: penentuan titik tengah dan pengiraan berat. Titik tengah ialah pusat fungsi asas dan biasanya ditentukan menggunakan algoritma pengelompokan. Setelah titik pusat ditentukan, pemberat boleh dikira dengan menyelesaikan sistem persamaan linear. Dengan cara ini, RBFNN boleh menyesuaikan parameter fungsi asas melalui data latihan, dengan itu meningkatkan prestasi dan ketepatannya.

Apabila data input tiba di lapisan input Rangkaian Neural Fungsi Asas Radial (RBFNN), ia dihantar ke fungsi asas untuk pemprosesan. Setiap fungsi asas mengira jarak antara data input dan titik tengahnya dan menggunakan jarak tersebut sebagai outputnya. Output ini dihantar ke lapisan output, di mana setiap neuron output mewakili kategori atau nilai output. Setiap neuron keluaran mengira jumlah wajaran keluaran fungsi asas, dan pemberat ini ditentukan melalui proses latihan. Akhir sekali, lapisan output mengeluarkan vektor yang mewakili hasil ramalan. . tanpa memerlukan pendaraban matriks kompleks.

2. Model mempunyai kebolehtafsiran yang kuat: Model RBFNN mempunyai kebolehtafsiran yang kuat. Memandangkan fungsi asas adalah eksplisit, proses membuat keputusan model serta keputusan yang diramalkan boleh dijelaskan dengan mudah.

3 Sesuai untuk set data sampel kecil: Model RBFNN sesuai untuk set data sampel kecil kerana ia boleh menentukan titik tengah fungsi asas melalui algoritma pengelompokan, dengan itu mengelakkan masalah overfitting.

4 Kekukuhan yang kukuh: Model RBFNN mempunyai kekukuhan yang baik terhadap bunyi dan outlier Walaupun terdapat bunyi bising atau outlier dalam set data, ia masih boleh memberikan hasil ramalan yang munasabah.

Walau bagaimanapun, model RBFNN juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti:

1 Keperluan set data latihan yang tinggi: Model RBFNN mempunyai keperluan yang tinggi untuk data latihan dan perlu mempunyai keupayaan klasifikasi atau regresi yang baik, jika tidak, ia. boleh menyebabkan Model terlampau pasang atau kurang kemas.

2. Pelarasan parameter adalah sukar: Terdapat sejumlah besar parameter dalam model RBFNN, termasuk bilangan fungsi asas, kedudukan dan berat titik tengah, dsb. Sukar untuk melaraskan parameter ini.

3 Tidak dapat menangani masalah boleh dipisahkan tak linear: Model RBFNN tidak boleh menangani masalah boleh dipisahkan tak linear Dalam kes ini, model rangkaian saraf lain yang lebih kompleks perlu digunakan.

Ringkasnya, rangkaian saraf fungsi asas jejari ialah model rangkaian saraf yang berkesan, sesuai untuk set data sampel kecil dan masalah dengan keperluan keteguhan tinggi. Walau bagaimanapun, ia juga mempunyai beberapa kelemahan yang memerlukan pemilihan yang teliti dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Rangkaian saraf fungsi asas jejari (RBFNN). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!