Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 128 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

128
5. РАДИАЛЬНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
5.1. Структура радиальной нейронной сети
Радиальные нейронные сети (Radial Basis Function – RBF) были
предложены в работе [49]. Это двухслойные сети (без учета распре-
делительного входного слоя) прямого распространения (рис. 5.1).
Радиальная нейронная сеть подобно многослойной сети прямого
распространения является универсальным аппроксиматором.
Радиально-базисные функции – специальный класс функций,
значение которых монотонно уменьшается (увеличивается) с уве-
личением расстояния от центра.
Все веса радиально-базисного слоя полагаются равными едини-
це, и работу i-го нейрона RBF-слоя можно описать формулой
( )
() ,
ii
fX X Cj=-
где C
i
– вектор центра активационной RBF-функции нейрона: X,
C ∈ R
n
. Таким образом, входной вектор и вектор центра имеют оди-
наковую размерность.
В качестве радиальной базисной функции j обычно использует-
ся гауссова функция
( )
2
2
2
exp ,
i
i
i
XC
XCj
s
æö
÷
ç
-
÷
ç
÷
ç
-= -
÷
ç
÷
ç
÷
÷
ç
èø
где s – ширина «окна» активационной функции.
Рис. 5.1. Структура RBF-сети
1
x
1
x
2
x
n
y
1
y
2
y
k
X
2
m
Y
Входной слой
Радиально-
базисный слой
Выходной слой
V
W
3

Страницы