Panduan membina dan melatih rangkaian saraf RBF menggunakan MATLAB

Rangkaian neural asas jejari ialah model rangkaian neural yang digunakan secara meluas dalam masalah seperti pemasangan fungsi, pengelasan dan pengelompokan. Ia menggunakan fungsi asas jejari sebagai fungsi pengaktifan, yang menjadikannya mempunyai keupayaan pemasangan tak linear yang sangat baik dan penumpuan pantas. Oleh itu, rangkaian neural asas jejari telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang aplikasi kejuruteraan.

Dalam MATLAB, anda boleh membina dan melatih model RBFNN menggunakan fungsi dalam kotak alat Neural Network Toolbox. Antaranya, objek RBFNN boleh dibuat melalui fungsi newrb, dan dilatih dan diramal melalui fungsi kereta api dan sim. Format sintaks bagi fungsi

newrb ialah:

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

di mana, P ialah data input, T ialah data sasaran, GOAL ialah ralat sasaran latihan, SPREAD ialah lebar asas jejari, MN ialah bilangan minimum masa latihan, dan DF ialah bilangan maksimum masa latihan . Fungsi ini mengembalikan jaring objek RBFNN untuk latihan dan ramalan seterusnya.

Format sintaks fungsi kereta api ialah:

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

di mana, net ialah objek RBFNN, P ialah data input, T ialah data sasaran, Pi dan Ai ialah parameter algoritma latihan, tr ialah rekod latihan, dan Y ialah output yang diramalkan, E ialah ralat.

Format sintaks fungsi sim ialah:

Y = sim(net,P)

di mana, net ialah objek RBFNN, P ialah data input, dan Y ialah output yang diramalkan.

Apabila membina model RBFNN, parameter utama ialah SPREAD lebar asas jejari, yang mengawal lebar dan bilangan fungsi asas jejarian, yang seterusnya mempengaruhi keupayaan pemasangan tak linear dan prestasi generalisasi model. Biasanya, pilihan SPREAD memerlukan percubaan untuk mendapatkan hasil yang terbaik.

Apabila melatih model RBFNN, algoritma latihan yang berbeza boleh digunakan, seperti algoritma latihan berasaskan kecerunan dan algoritma latihan berasaskan kuasa dua terkecil. Antaranya, algoritma latihan berdasarkan penurunan kecerunan boleh ditetapkan melalui parameter Pi dan Ai bagi fungsi kereta api Contohnya, gunakan fungsi trainlm untuk latihan, di mana Pi ialah saiz langkah latihan dan Ai ialah pecutan latihan.

Berikut akan memperkenalkan langkah khusus tentang cara menggunakan MATLAB untuk membina dan melatih model RBFNN.

1. Sediakan data

Pertama, anda perlu menyediakan data, termasuk data input dan data sasaran. Data input biasanya matriks, dengan setiap baris mewakili sampel dan setiap lajur mewakili ciri. Data sasaran biasanya vektor, setiap elemen mewakili nilai sasaran sampel.

2. Cipta objek RBFNN

Gunakan fungsi newrb untuk mencipta objek RBFNN. Format sintaks bagi fungsi newrb ialah:

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

Antaranya, P ialah data input, T ialah data sasaran, MATLAMAT ialah ralat sasaran latihan, SPREAD ialah lebar asas jejari, MN ialah bilangan minimum masa latihan, dan DF ialah bilangan maksimum masa latihan. Fungsi ini mengembalikan jaring objek RBFNN untuk latihan dan ramalan seterusnya.

3. Latih model RBFNN

Gunakan fungsi kereta api untuk melatih model RBFNN. Format sintaks fungsi kereta api ialah:

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

Antaranya, net ialah objek RBFNN, P ialah data input, T ialah data sasaran, Pi dan Ai ialah parameter algoritma latihan, tr ialah rekod latihan, Y ialah keluaran yang diramalkan, dan E ialah ralat.

Parameter Pi dan Ai bagi fungsi kereta api boleh ditetapkan mengikut algoritma latihan yang berbeza. Sebagai contoh, apabila menggunakan algoritma latihan trainlm berdasarkan keturunan kecerunan, anda boleh menetapkan Pi sebagai saiz langkah latihan dan Ai sebagai pecutan latihan.

4. Ramalan

Gunakan fungsi sim untuk meramal data baharu. Format sintaks fungsi sim ialah:

Y = sim(net,P)

di mana, net ialah objek RBFNN, P ialah data input, dan Y ialah output yang diramalkan.

5 Nilaikan prestasi model

Gunakan pelbagai penunjuk prestasi untuk menilai model, seperti ralat min kuasa dua, ketepatan pengelasan, panggil balik, ketepatan, dsb. Penunjuk ini boleh dikira menggunakan fungsi korelasi dalam MATLAB.

Berikut ialah kod sampel lengkap untuk pembinaan dan latihan model RBFNN:

# 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);

Dalam contoh ini, mula-mula gunakan fungsi beban untuk memuatkan set data bunga iris, dan kemudian simpan data input dan data sasaran dalam input dan sasaran pembolehubah masing-masing tengah. Kemudian gunakan fungsi newrb untuk mencipta jaring objek RBFNN, tetapkan sebaran lebar asas jejari kepada 1, bilangan minimum masa latihan kepada 10 dan bilangan maksimum masa latihan kepada 50. Kemudian gunakan fungsi kereta api untuk melatih model RBFNN dan mengembalikan rekod latihan tr. Akhir sekali, fungsi sim digunakan untuk meramal data input, dan fungsi perform digunakan untuk mengira ralat min kuasa dua mse.

Perlu diingatkan bahawa dalam aplikasi sebenar, tetapan parameter dan algoritma latihan yang sesuai perlu dipilih mengikut masalah tertentu untuk mendapatkan prestasi model terbaik.

Secara amnya, model RBFNN boleh digunakan untuk menyelesaikan pelbagai masalah, seperti pemasangan fungsi, pengelasan, pengelompokan, dll. Contohnya, dalam masalah pemasangan fungsi, model RBFNN boleh digunakan untuk memuatkan fungsi tak linear, seperti fungsi sinus, fungsi kosinus, dsb. Dalam masalah klasifikasi, model RBFNN boleh digunakan untuk mengklasifikasikan data, seperti pengecaman digit tulisan tangan, pengecaman muka, dsb. Dalam masalah pengelompokan, model RBFNN boleh digunakan untuk mengelompokkan data, seperti pembahagian imej, pengelompokan teks, dll.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan membina dan melatih rangkaian saraf RBF menggunakan MATLAB. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!