Составители:
Рубрика:
148
ствует заключению правила, и выходной сигнал представляет со-
бой взвешенную сумму выходов нейронов 1-го слоя:
12 1
12
1 1 11
()
() () ( )
... .
() () () ()
m
ii
mi
m
m m mm
i i ii
i i ii
w FR
FR FR FR
yw w w
FR FR FR FR
=
= = ==
= + ++ =
å
å å åå
Если нормализовать выход RBF-сети, то получится точно такой
же результат.
Таким образом, RBF-сеть функционально эквивалентна системе
нечетких правил.
Вопросы для самопроверки
1. Сколько слоев содержит RBF-сеть?
2. Что представляет собой радиально-базисная функция?
3. Является ли RBF-сеть универсальным аппроксиматором?
4. Каковы возможные варианты радиально-базисных функций?
5. В каких ситуациях нейрон радиально-базисного слоя выдает
максимальный сигнал?
6. Как назначаются значения весов радиально-базисного слоя?
7. В чем состоит главное отличие RBF-сетей от обычных много-
слойных сетей прямого распространения?
8. Какую активационную функцию имеют нейроны выходного
слоя RBF-сети?
9. При каком условии можно аналитически рассчитать веса вы-
ходного слоя RBF-сети?
Рис. 5.19. Вариант описания функции принадлежности
1
0
F(R)
1 R
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 146
- 147
- 148
- 149
- 150
- …
- следующая ›
- последняя »
