newrbe

정확한 방사형 기저 신경망 설계

구문

net = newrbe(P,T,spread)

설명

방사형 기저 신경망은 함수를 근사하는 데 사용할 수 있습니다. newrbe는 설계 벡터에 대해 오차가 없는 방사형 기저 신경망을 매우 빠르게 설계합니다.

net = newrbe(P,T,spread)는 다음과 같은 2개 또는 3개의 인수를 받습니다.

P

요소를 R개 가진 입력 벡터 Q개로 구성된 R×Q 행렬

T

요소를 S개 가진 목표 클래스 벡터 Q개로 구성된 S×Q 행렬

spread

방사형 기저 함수의 산포(디폴트 값 = 1.0)

그런 다음 새로운 정확한 방사형 기저 신경망을 반환합니다.

spread가 클수록 함수 근삿값이 매끄러워집니다. 산포가 너무 크면 수치적 문제가 발생할 수 있습니다.

예제

입력값 P와 목표값 T를 사용하여 방사형 기저 신경망을 설계합니다.

P = [1 2 3];
T = [2.0 4.1 5.9];
net = newrbe(P,T);

신경망을 새 입력값에 대해 시뮬레이션합니다.

P = 1.5;
Y = sim(net,P)

알고리즘

newrbe는 2계층 신경망을 만듭니다. 첫 번째 계층은 radbas 뉴런을 가지며, dist를 사용하여 가중 입력값을, netprod를 사용하여 순 입력값을 계산합니다. 두 번째 계층은 purelin 뉴런을 가지며, dotprod를 사용하여 가중 입력값을, netsum을 사용하여 순 입력값을 계산합니다. 두 계층 모두 편향을 갖습니다.

newrbe는 첫 번째 계층 가중치를 P'으로 설정하고 첫 번째 계층 편향은 모두 0.8326/spread로 설정되므로 +/– spread의 가중 입력값에서 0.5를 지나는 방사형 기저 함수가 생성됩니다.

두 번째 계층 가중치 IW{2,1}과 편향 b{2}는 첫 번째 계층 출력값 A{1}을 시뮬레이션한 후 다음 선형 방정식을 풀어서 구합니다.

[W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

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