径向基函数网络

径向基函数网络(简称RBF网络)是一种用来进行近似建模的潜在函数表示学习模型,它可以根据输入样本自动学习一组隐含变量,从而准确地描述隐藏在数据中的真实分布情况,并得到一个准确的预测方程。

RBF网络使用多个非线性激活函数作为隐藏层的激活函数,其中每个激活函数对应于一个隐藏单元(或神经元),输出层使用线性和非线性激活函数,输出层的权重矩阵可以优化学习获得。RBF网络可以表示任意复杂的非线性函数,它也具有较小的维度,耗费的运算量少,表示和拟合能力强,对特征和模型的选择不敏感,以及有良好的鲁棒性和推广能力等优势。

RBF网络一般有两层结构,隐层和输出层。其中,隐层的节点数量比输入维度更少,是RBF网络的特征。隐层的节点可用性能函数来模拟神经元的激活,使得不同的输入特征具有不同的输出行为,并对输入量级与输出量级具有一定的中和作用。这种结构会使不同输入特征可以得到比较均一的反应,从而抑制受各种因素的影响,提高模型的稳定性。

这种隐层节点使用的神经元激活函数称为径向基函数(Radial Basis Function),它是一种基于空间距离计算得到的非线性函数,可以将输入向量映射到另外一个特定空间,可以用更直观的方式理解和表述隐含变量到输出变量的映射。这也就是RBF网络的原理所在:通过学习样本中的可行解,借助此多层节点可从原始特征空间投影到一个另外的特征空间,从而使原始特征的特定(易受噪声影响的)形式得到抑制;当面对新的输入实例时,可以使用此节点把该实例投影到高维特征空间,将该实例的复杂的映射关系(用于拟合该实例的来自训练样本的可行解)实现其预测功能。

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    2020年04月 00
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