Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 3. Радиальные базисные сети. Донской Д.А - 50 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

50
Лабораторная работа № 10
Сети PNN
Цель работы: создание и исследование моделей сети PNN в сис-
теме MATLAB.
Общие сведения
Нейронные сети PNN (Probabilistic Neural Network) предназначе-
ны для решения вероятностных задач и, в частности, задач класси-
фикации.
Архитектура сети
Архитектура сети PNN базируется на архитектуре радиальной ба-
зисной сети, но в качестве второго слоя использует так называемый
конкурирующий слой, который подсчитывает вероятность принад-
лежности входного вектора к тому или иному классу и в конечном
счете сопоставляет вектор с тем классом, вероятность принадлежно-
сти к которому выше. Структура сети PNN представлена на рис
. 1.
Рис. 1
Входы Радиальный базисный слой Конкурирующий слой 
            Лабораторная работа № 10
                        Сети PNN
   Цель работы: создание и исследование моделей сети PNN в сис-
теме MATLAB.
                    Общие сведения
  Нейронные сети PNN (Probabilistic Neural Network) предназначе-
ны для решения вероятностных задач и, в частности, задач класси-
фикации.
                       Архитектура сети
   Архитектура сети PNN базируется на архитектуре радиальной ба-
зисной сети, но в качестве второго слоя использует так называемый
конкурирующий слой, который подсчитывает вероятность принад-
лежности входного вектора к тому или иному классу и в конечном
счете сопоставляет вектор с тем классом, вероятность принадлежно-
сти к которому выше. Структура сети PNN представлена на рис. 1.

 Входы   Радиальный базисный слой      Конкурирующий слой




                              Рис. 1




                               50

Страницы