RBF神经网络本文部分资料与案例来源：《MATLAB神经网络43个案例分析》RBF神经网络简述再介绍RBF神经网络之前我们先来看一下径向基函数（RBF），在百度百科上，RBF定义如下：径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。简单来说，RBF就是一个表示空间中一点到中心点距
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2023-08-31 10:41:21
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意法半导体(STMicroelectronics，ST)藉由STM32系列微控制器的市场领导地位，扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX，其增加了先进的人工智能(AI)功能。AI技术使用经过训练的人工神经网络对动态和振动传感器、环境传感器、麦克风和影像传感器的数据讯号进行分类，相较传统以手动处理讯号的方法更加快速、高效。意法半导体微控制器和数字整合电路产品部总裁Claude D
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2023-12-19 19:02:22
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本文主要讲述了如何简单的训练一个深度学习的模型，并把模型放入rtt系统中，让系统运行在嵌入式设备上。1.准备开发环境：RT-Thread Studio开发板：STM32H750-RT-ART-Pi准备如下文件：序号名称备注1硬件以及 BSPSTM32H750-RT-ART-Pi，ART-PI BSP2神经网络模型./rt_ai_tools/Model/keras_mnist.h53STM
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2024-01-10 13:35:29
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基于stm32f407cube ai实例 （一）Cube ai简介 得益于st的一套新的人工智能(ai)解决方案，您现在可以在广泛的stm32微控制器产品组合上映射和运行预先训练的人工神经网络(ann)。stm32cube.ai是广泛使用的stm32cubemx配置和代码生成工具的扩展包，支持基于stm32 arm cortex -m的微控制器上的ai。要访问它，请下载并安装stm32cubemx
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2024-03-10 21:02:50
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为了在Cortex-M的MCU上成功跑起CNN，用的模型是一个不到10层FCN网络，但是即便如此，对于主频只有不到100MHz，SRAM只有不到100K的单片机来说依然是极其吃力的，模型不做量化的话肯定无法做到实时的。硬件资源：作品硬件自制，使用的MCU是STM32F407。在168 MHz频率下，从Flash存储器执行时，STM32F407单片机能够提供210 DMIPS/566 CoreMar
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2023-10-26 20:50:09
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ESP32-S3 ESP32-S3一颗专为 AIoT 市场打造 支持 2.4 GHz Wi-Fi 和 Bluetooth 5 (LE) 且拥有强大 AI 运算能力和安全加密机制 ESP32-S3 特性Xtensa® 32 位 LX7 双核处理器主频高达 240 MHz内置 512 KB SRAM (TCM)具有 45 个可编程GPIO 管脚和丰富的通信接口ESP32-S3 支持更大容量的高速
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2023-12-20 10:13:39
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在以往的手写数字识别中，数据集一共是70000张图片，模型准确率可以达到99%以上的准确率。而本次实验的手写数字数据集中有120000张图片，而且数据集的预处理方式也是之前没有遇到过的。最终在验证集上的模型准确率达到了99.1%。在模型训练过程中，加入了上一篇文章中提到的早停策略以及模型保存策略。1.导入库import numpy as np
import tensorflow as tf
imp
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2023-12-31 17:19:15
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构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……结构顺序每层解读：把单词变为tokens；embedding 把每个token变成特定大小的embedding；LSTM 由隐藏状态维度和层数决定；全连接层；激活函数；输出；预处理对数据进行了预处理，使得batch_size=50, 序列长度为200datai
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2024-01-12 00:01:04
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1 简介上次写到将OV56640采集的JPEG数据存入SD可存储，后续就需要使用STM32的硬件JPEG解码将图片从SD取出，并将其转换为RGB888格式。具体的可以参考正点的硬件JPEG部分代码，解码的核心的一句代码如下：hjpgd.ycbcr2rgb(hjpgd.outbuf[hjpgd.outbuf_read_ptr].buf,rgb888buf,mcublkindex,hjpgd.outb
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2023-10-25 22:30:56
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再论RBF神经网络 前言：在此之前也看了不少的博文，但是总是觉得相同的概念不同的博文表达总是不同，同样的RBF神经网路，不同的博文会总结出不同的网络结构，再此还是自己总结一下比较好。本文参考：《Matlab神经网络原理与实例精解》一、RBF神经网络的特点 1、结构简单、收敛速度快、能够逼近任意非线性函
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2023-06-25 09:47:21
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一、RBF神经网络1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法，1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络。RBF网络是一种三层前向网络，其基本思想是：（1）用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间（2）当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定（
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2023-08-28 13:38:50
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基于树莓派ROSstm32搭载Freertos智能平衡车Day1前言一 、下位机stm32平衡部分整体框架数据采集进程PID控制进程菜单显示进程交互进程中断处理部分二、框架搭建1.引入库2.mpu6050数据采集进程实现 前言最近跑通了ROS无人车和无人机仿真还有yolo目标检测识别，产生了个做个智能，自主避障+路径规划的独轮，双轮和自平衡自行车想法，于是乎今天开始，一点点探索整理+调试。先从s
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2023-11-27 06:15:08
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RBF网络原理RBF网络，即径向基神经网络，也是前馈型网络的一种。它的设计思想和BP网络完全不一样。Cover定理：将复杂的模式分类问题非线性的投射到高维空间将比投射到低维空间更可能是线性可分的。也就是说这个问题在低维空间不一定是线性可分的，但如果把它映射到高纬度的空间去，在那里就可能是线性可分的。这就是RBF网络的原理。RBF将问题转换为线性可分之后便没有了BP网络的局部极小值问题。但是RBF需
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2023-12-11 16:36:11
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径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅取决于到原点距离的实值函数，也可以是到任意一中心点的距离，任何一个满足上述特性的函数都可以称为RBF。我们可以从网上看到许多的RBF神经网络的介绍，这里就不再过多的进行阐述了，主要来说下RBF神经网络的相关问题。（1）RBF神经网络输入层到隐含层不是通过权值和阈值进行连接的，而是通过输入样本与隐含层节点中心之间的距离连接的
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2023-08-18 19:49:44
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前言：好久不见了，最近一直瞎忙活，博客好久都没有更新了，表示道歉。希望大家在新的一年中工作顺利，学业进步，共勉！今天我们介绍深度神经网络的缺点：无论模型有多深，无论是卷积还是RNN，都有的问题：以图像为例，我们人为的加一些东西，然后会急剧的降低网络的分类正确率。比如下图：在生成对抗样本之后，分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗，下面的一幅图，是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东
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2024-02-05 02:31:19
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最近学习了一下神经网络，主要是学习了BP和RBF，下面时本人的学习笔记学习尚浅，望指正..... 本篇介绍BP神经网络，下一篇介绍RBF神经网络BP神经网络就是Back Propagation（反向传播）的神经网络。线性感知机首先，向介绍一下非反向传播的神经网络，其实也就是感知机，本质上就是一个线性分类器。如下：x1*w1+x2*w2+x3*w3..... xn*wn+b= y &nbs
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2023-08-29 20:15:01
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一、萤火虫算法FA萤火虫算法(Firefly Algorithm，FA)是Yang等人于2009年提出的一种仿生优化算法。参考文献：田梦楚, 薄煜明, 陈志敏, et al. 萤火虫算法智能优化粒子滤波[J]. 自动化学报, 2016, 42(001):89-97.二、RBF神经网络1988年，Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF引入神经网络设计中，产生了RBF
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2024-02-05 14:07:42
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目录一、RBF神经网络基本原理二、模型建立三、RBF网络拟合结果分析四、注意事项五、参考文献六、Matlab代码获取 一、RBF神经网络基本原理1988年Broomhead和Lowe将径向基函数(radial basis function, RBF)引入神经网络，形成了RBF神经网络。RBF神经网络是一种三层的前馈网络， 其基本思想是:利用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，把低维的输入矢量
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2023-07-07 16:49:30
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RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 (2016-05-31 21:37:04)
标签： 神经网络
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较
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。？？
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2023-10-30 22:27:40
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神经网络 算法 思路？能否提供一个最简单的代码？ 30。最基本的BP算法：1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修
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2023-08-24 19:30:48
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