rbf神经网络RBF神经网络和BP神经网络有什么区别

rbf神经网络  时间:2021-07-01  阅读:()

rbf网络是不是隐层节点越多越好

任何神经网络的隐藏节点都不是越多越好。

首先来讲吗,增加神经网络的隐藏节点会增大运算量,神经网络训练和测试需要的的时间就越长,降低了什么网络的学习速率,也降低了该神经网络的在应用中的实时性。

另一个方面,过多的隐藏节点可能会产生过拟合的结果。

什么是rbf神经网络

rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。

径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。

同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。

rbf神经网络用哪种学习算法好

RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计。

结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题。

参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常数,以及输出节点的权值 。

当采用Full RBF 网络结构时 ,隐节点数即样本数,基函数的数据中心即为样本本身,参数设计只需考虑扩展常数和输出节点的权值 。

当采用广义RBF网络结构时 ,RBF网络的学习算法应该解决的问题包括 :如何确定网络隐节点数 ,如何确定各径向基函数的数据中心及扩展常数 , 以及如何修正输出权值 。

根据数据中心的取值方法 , RBF 网的设计方法可分为两类 。

第一类方法 : 数据中心从样本输入中选取 。

一般来说 , 样本密集的地方中心点可以适当多些 , 样本稀疏的地方中心点可以少些 ; 若数据本身是均匀分布的 ,中心点也可以均匀分布 。

总之 , 选出的数据中心应具有代表性 。

径向基函数的扩展常数是根据数据中心的 散布而确定的 , 为了避免每个径向基函数太尖或太平 , 一种选择方法是将所有径向基函数的扩展常数设为:max(d)/sqrt(2M),M为数据中心点数,max(d)为所选数据中心之间的最大距离 。

第二类方法 : 数据中心的自组织选择。

常采用各种动态聚类算法对数据中心进行自组织选择,在学习过程中需对数据中心的位置进行动态调节 。

常用的方法是 K-means 聚类,其优点是能根据各聚类中心之间的距离确定各隐节点的扩展常数。

由于 RBF 网的隐节点数对其泛化能力有极大的影响,所以寻找能确定聚类数目的合理方法,是聚类方法设计RBF网时需首先解决的问题。

除聚类算法外还有梯度训练方法资源分配网络RAN等。

RBF神经网络,数据量纲一样,还用归一化么?

首先,归一化不能提高精度,他只是减少了较大值对输出的影响。

做归一主要目的是能找一个同一的标准,虽然在结果上(指数字上)有了提高,但是实际结果没有大的变化。

精度提高,那得用好的算法。

RBF神经网络和BP神经网络有什么区别

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。

2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。

但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。

3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数,且具有全局逼近能力,从根本上解决了BP网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分离学习,收敛速度快。

4. 他们的结构是完全不一样的。

BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。

其方法一般是梯度下降。

RBF是一种前馈型的神经网络,也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的,的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样,高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。

5. bp神经网络学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题,BP算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的。

而rbf神经网络是种高效的前馈式网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。

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