Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 43 стр.

                                              Синтез сети
   Для создания нейронной сети GRNN предназначена функция
newgrnn. Зададим следующее обучающее множество векторов входа
и целей и построим сеть GRNN:
   P = [4 5 6]; T = [1.5 3.6 6.7];
   Сделаем ручной расчет:
   w11 = 4, w12 = 5, w13 = 6;
   b11 = b12 = b31 = 0.8326 / SPREAD = 0.8326 / 1 = 0.8326;
   w21 = 1.5, w22 = 3.6, w23 = 6.7;
   т. е. W2 = T.
   Первый слой в сетях GRNN ничем не отличается от первого слоя
в радиальных сетях.
   Найдем количество нейронов в скрытом слое с помощью среды
MATLAB:
  clear, P = [4 5 6]; T = [1.5 3.6 6.7];

  net = newgrnn(P,T);

  net.layers{1}.size % Число нейронов в скрытом слое

  ans =
       3
  Эта сеть имеет 3 нейрона в скрытом слое.
  Продолжим ручной расчет:
            2
   a11 = e − n = e
                      (
                     − 4 − 4 b11   )
                                   2

                                           = e 0 = 1;
            2
   a12 = e − n = e
                       (
                     − 4 − 5 b21   )   2
                                                        2
                                           = e − 0.833 = 0.5;
            2
   a13 = e − n = e
                      (
                     − 4 − 6 b31   )
                                   2
                                                             2
                                           = e − 4∗0.8326 = 0.0625;

          LW 21a1                           1.5 ⋅ 1 + 3.6 ⋅ 0.5 + 6.7 ⋅ 0.0625
   n2 =               ,      n2 =                                              = 2.38;
                1
          sum(a )                                    1 + 0.5 + 0.0625



                                                        43