Читать практическое задание по всему другому: "Нейронные сети с радиальными базисными функциями" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию

Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет

Физико-математический факультет Кафедра информатики ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2

по дисциплине «Искусственные нейронные сети»

на тему «Нейронные сети с радиальными базисными функциями» 2007 Введение Цель лабораторной работы: освоить основные принципы решения задачи нейронных сетей с радиальными базисными функциями.

Задание: Используя встроенные функции пакета нейронных сетей математической среды Matlab, построить нейронную сеть с радиальными базисными функциями. 1 Теоретические сведения Сети РБФ имеют ряд преимуществ перед рассмотренными многослойными сетями прямого распространения. Во-первых, они моделируют произвольную нелинейную функцию с помощью всего одного промежуточного слоя, тем самым, избавляя разработчика от необходимости решать вопрос о числе слоев. Во-вторых, параметры линейной комбинации в выходном слое можно полностью оптимизировать с помощью хорошо известных методов линейной оптимизации, которые работают быстро и не испытывают трудностей с локальными минимумами, так мешающими при обучении с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Поэтому сеть РБФ обучается очень быстро - на порядок быстрее, чем с использованием алгоритма ОР (обратного распространения).

Недостатки сетей РБФ: данные сети обладают плохими экстраполирующими свойствами и получаются весьма громоздкими при большой размерности вектора входов.

На рис. 1 представлена структурная схема нейронной сети с радиальными базисными функциями.

Нейронная сеть радиальных базисных функций содержит в наиболее простой форме три слоя: обычный входной слой, выполняющий распределение данных образца для первого слоя весов; слой скрытых нейронов с радиально симметричной активационной функцией, каждый j -й из которых предназначен для хранения отдельного эталонного вектора в виде вектора весов wj(h); выходной слой

Для построения сети РБФ необходимо выполнение следующих условий.

Во-первых, наличие эталонов, представленных в виде весовых векторов нейронов скрытого слоя. Во-вторых, наличие способа измерения расстояния входного вектора от эталона. Обычно это стандартное евклидово расстояние. В-третьих, специальная функция активации нейронов скрытого слоя, задающая выбранный способ измерения расстояния. Обычно используется функция Гаусса, существенно усиливающая малую разницу между входным и эталонным векторами. Выходной сигнал эталонного нейрона скрытого слоя aj- это функция (гауссиан) только от расстояния pj между входным и эталонным векторами.

Рис. 1. Сеть с радиальными базисными функциями Таким образом, выходной сигнал шаблонного нейрона - это функция только от расстояния между входным вектором х и сохраненным центром w v

Обучение слоя образцов-нейронов сети подразумевает предварительное проведение кластеризации для нахождения эталонных векторов и определенных эвристик для определения значений -.

Нейроны скрытого слоя соединены по полносвязной схеме с нейронами выходного слоя, которые осуществляют взвешенное суммирование

Для нахождения значения весов w от

Похожие работы