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当前主题:rbf神经网络

径向基(RBF)神经网络python实现

1 from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ 2 dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ 3 loadtxt, savetxt,

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径向基(RBF)神经网络python实现

  1 from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ 2 dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ 3 loadtxt, savetxt,

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RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P

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史上最全!27种神经网络简明图解:模型那么多,我该怎么选?

27种?!神经网络竟有那么多种?这篇文章将逐一介绍下面这张图片中的27种神经网络类型,并尝试解释如何使用它们。准备好了吗?让我们开始吧! 神经网络的种类越来越多,可以说是在呈指数级地增长。我们需要一个一目了然的图表,在这些新出现的网络构架和方法之间进行导航。

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被错误理解的人工神经网络(二)!

让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解:神经网络体系结构很少,越大型的神经网络就越好? 被错误理解的人工神经网络(一)! 神经网络并非只有一种体系结构 在第1部分中,我们讨论了最简单的神经网络体系结构:多层感知器。在实际操作中,有许多不同的神经网络体系结构,任

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Math-Model算法综述

数学建模主要模型不单独写,参考数学模型第四版教材即可,只给出编程中一些重要的算法目录,如果有方法漏写,请评论区指出,笔者添加,谢谢QAQ 各类预测模型 预测模型名称 适用范围 优点 缺点 灰色预测模型 该模型使用的不是原始数据的序列,而是生成的数据序列。核心

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卷积网络初始:LeNet

来做一个关于卷积神经网络的归类,先从LeNet开始: LeNet出自Yann Lecun(卷积网络之父),Yoshua Bengio(蒙特利尔大学教授,吴恩达的同门),Leon Bottou(将随机梯度下降引入学习中)三位大牛之手 这里附上LeNet的原始论

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分类算法总结

      目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.       主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学

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