径向基函数神经网络的基本原理和特点
石显：土石坝参数反演的蚁群聚类RBF网络模型——RBF网的学习算法zhuanlan.zhihu.com
1 RBF网络的结构和工作原理 与多层感知器(BP网络)不同,RBF网的最显著特点是隐节点的基函数采用距离函数(如欧氏距离),并使用径向基函数作为激活函数。径向基函数关于n维空间的一
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2023-09-15 18:03:34
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在训练一个网络时，一般将数据集分成三份：训练集、验证集、测试集，用训练集训练网络，虽然损失函数一直在降低，但是一个波动值，所以保存模型的时候损失函数不一定是最小值，需要保存多个模型，验证集的作用就是在这几个模型中挑选出一个精度最高的。测试集用来测试模型的优劣。一般依据训练损失和测试精度对模型进行调参。train_loss 不断下降，test_acc趋于不变 这种情况说明模型出现了过拟合或者是数据不
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2023-08-16 15:24:53
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main函数传入参数字典if __name__ == '__main__':
try:
# get parameters form tuner
tuner_params = nni.get_next_parameter()
logger.debug(tuner_params)
params = vars(merge_param
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2023-06-08 13:56:55
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1. 神经网络简介神经网络由输入层、输出层和之间若干层（一层或多层）隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。 下面介绍一下单个神经元：输入节点：x1,x2权重：w1,w2偏置：b激活函数：h()输出结果：ya = x1*w1 + x2*w2 + b 2. 代码解释这段代码是在GitHub上找到的，链接如下：https://githu
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2023-06-08 13:56:43
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关于神经网络的一些调参经验以下经验均是个人实践过程中总结得到的，不成系统，一点拙见~训练损失不下降关于训练损失不下降，根据我的一些经验和理论知识，可以从以下角度来分析首先，从数据集来分析：是否数据集存在比较多的标注错误？针对类似分类的项目，是否数据集分布不均衡，某些类别的样本数量太少？数据集特征不明显，举个验证码的例子，很多字符类的验证码，为了不让别人破解，会加上背景、斑点和干扰线等，如果这些干扰
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2023-12-17 10:23:15
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1.网络架构的修改 网络层数、卷积核大小、滑动步长，学习速率这些参数的设置大多是通过已有的架构来做一些微调2.对于自己搭建好的网络架构，判断其可行性？ 用一小批数据进行训练，让其过拟合。如果训练后，效果很差，这都不能过拟合的话，说明该网络架构可能有问题。3.训练了很久，训练集，测试集准确率都很低，这种现象可能是欠拟合，怎么办？ 针对欠拟合就是要增强模型的拟合能力。例如增加网络层数，增加节点数，减少
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2023-08-06 13:50:27
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背景：介绍超参数调试和处理1-超参数调试相比于早期那种参数较少的情况，可以用网格状的数值划分来做数值的遍历，来获取最优参数。但是在深度学习领域，我们一般是采用随机化的方式进行参数的尝试。 如上图的网格状选取参数其实只能分别在固定在5个值范围内，在我们尚未知晓哪个参数更为重要的前提下是不明智的。此时，我们如果采用右图的随机取值方式，在取值都是25个的情况下，我们获取的是25个的参数1和25个的参数
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2024-04-11 20:41:32
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# 神经网络调参的流程
神经网络调参是优化神经网络模型性能的过程，通过调整不同的超参数，例如学习率、批量大小、隐藏单元数等，来改进模型的准确率和泛化能力。下面是神经网络调参的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 设置超参数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 调参 |
原创
2023-07-31 05:30:10
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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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一、关于超参数1、学习率训练经过几个批次 (batch or step) 模型的目标函数损失值就急剧上升，这说明模型训练的学习率过大，此时应该减小学习率，从头训练。学习率减缓机制1. 轮数减缓(step decay) 2. 指数减缓(exponential decay) 3. 分数减缓(1/t decay)应用最多的为轮数减缓不同学习率下loss随轮数的变化2、batch size 在合
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2023-08-26 11:51:27
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引言神经网络的调参十分重要，很多人都说深度学习是一个黑箱模型，有人戏称深度学习为“炼丹”。但是深度学习归根结底是一个数学优化的过程，超参数对于模型的效果影响很大。网上文章也有很多，比如梯度爆炸应该怎么办，学习率怎么调整，选什么样的优化器等等。下面我就说一下自己的一些心得以及借鉴的别人的一些想法。学习率的调整为了训练神经网络，其中一个需要设置的关键超参数是学习率。提醒一下，为了最小化此网络的损失函数
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2023-12-18 20:02:01
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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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做卷积神经网路方面的研究。大抵是： &n
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2023-10-30 23:49:32
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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。？？
2
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2023-10-30 22:27:40
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