RBF

RBF神经网络学习算法及与多层感知器的比较

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文《机器学习之径向基神经网络（RBFNN）》中介绍过，这里不再重复。今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比。
LG1259156776·2015-08-07 10:00

最近邻与K近邻算法思想

在关于径向基神经网络的一篇博文机器学习之径向基神经网络（RBFNN）中已经对最近邻思想进行过描述，但是写到了RBF中有些重点不够突出，所以，这里重新对最近邻和K近邻的基本思想进行介绍，简洁扼要的加以总结
Zhang_P_Y·2015-08-07 09:34

最近邻与K近邻算法思想

在关于径向基神经网络的一篇博文机器学习之径向基神经网络（RBFNN）中已经对最近邻思想进行过描述，但是写到了RBF中有些重点不够突出，所以，这里重新对最近邻和K近邻的基本思想进行介绍，简洁扼要的加以总结
LG1259156776·2015-08-07 09:00

广义回归神经网络(GRNN)的数据预测

广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好， 网络还可以处理不稳定数据
qq_18343569·2015-07-26 21:00

RBF(径向基）神经网络 非线性函数回归的实现

径向基神将网络的神经元模型：径向基神经王阔的节点激活函数采用径向基函数，通常定义空间任意一点到某一中心之间的欧氏距离的单调函数。从模型可以得到，径向基神经网络的激活函数的输入向量是输入向量和权重向量之间的距离作为自变量，随着权值和输入向量之间的距离减少，网络的输出时递增的，当输入向量和权重向量相等的时，达到最大值1，利用径向基神经网络和线性神经元可以建立广义回归神经网络，此种神经网络额可以适用函数
qq_18343569·2015-07-26 20:21

RBF(径向基）神经网络 非线性函数回归的实现

径向基神将网络的神经元模型： 径向基神经王阔的节点激活函数采用径向基函数，通常定义空间任意一点到某一中心之间的欧氏距离的单调函数。从模型可以得到，径向基神经网络的激活函数的输入向量是输入向量和权重向量之间的距离作为自变量，随着权值和输入向量之间的距离减少，网络的输出时递增的，当输入向量和权重向量相等的时，达到最大值1，利用径向基神经网络和线性神经元可以建立广义回归神经网络，此种神经网络额可以适用函
qq_18343569·2015-07-26 20:00

CV数据集

[CVonline:ImageDatabases](http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htm)，包含多种主题下的如下数据集：ActionDatabasesBiological
邪恶的亡灵·2015-07-20 23:09

机器学习之径向基神经网络（RBF NN）

主要内容如下图所示：首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构，然后介绍径向基神经网络学习算法，以及利用K-means进行的学习，最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解。
LG1259156776·2015-07-17 00:00

机器学习之径向基神经网络（RBF NN）

主要内容如下图所示：首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构，然后介绍径向基神经网络学习算法，以及利用K-means进行的学习，最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解。
weixin_30364325·2015-07-17 00:00

SVM的两个参数 C 和 gamma

C过大或过小，泛化能力变差      gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。
lujiandong1·2015-06-06 10:00

SVM的两个参数 C 和 gamma

C过大或过小，泛化能力变差gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。
BYR_jiandong·2015-06-06 10:00

径向基（RBF）神经网络

RBF网络能够逼近任意非线性的函数。可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。
acdreamers·2015-06-02 16:56

径向基函数（RBF）神经网络

径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别
weixin_34111790·2015-05-29 11:00

径向基核函数 (Radial Basis Function)--RBF

原文：径向基核函数(RadialBasisFunction)--RBF论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。
chj90220·2015-05-18 10:00

RBF网络

RBF(RadialBasisFunction)可以看作是一个高维空间中的曲面拟合(逼近)问题，学习是为了在多维空间中寻找一个能够最佳匹配训练数据的曲面，然后来一批新的数据，用刚才训练的那个曲面来处理(
u014568921·2015-04-13 19:00

RBF径向基神经网络——乳腺癌医学诊断建模

案例描述近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见，其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状，肿块常是病人在无意中（如洗澡、更衣）发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快，侵及周围组织可引起乳房外形的改变，出现一系列体征。如：肿瘤表面皮肤凹陷；邻近
刘名军·2015-04-11 11:48

RBF径向基神经网络——乳腺癌医学诊断建模

[b]案例描述[/b]近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见，其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状，肿块常是病人在无意中（如洗澡、更衣）发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快，侵及周围组织可引起乳房外形的改变，出现一系列体征。如：肿瘤表面
刘名军·2015-04-11 11:12

RBF径向基神经网络——乳腺癌医学诊断建模

阅读更多案例描述近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见，其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状，肿块常是病人在无意中（如洗澡、更衣）发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快，侵及周围组织可引起乳房外形的改变，出现一系列体征。如：肿瘤表面皮肤凹
class4715·2015-04-11 11:00

RBF径向基神经网络——乳腺癌医学诊断建模

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见，其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状，肿块常是病人在无意中（如洗澡、更衣）发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快，侵及周围组织可引起乳房外形的改变，出现一系列体征。如：肿瘤表面皮肤凹陷；
class4715·2015-04-11 11:00

在kyphosis数据集建立支持向量机分类器

库libsvm包括了常用的核,如线性，多项式，RBF，sigmoid等。多分类通过一对一的投票机制(one-against-onevotingscheme)而实现。
Solomon1558·2015-03-14 23:00

RBF核矩阵的实现

functionK=RBF(TRNfeatures,TSTfeatures,d) [NUMdims,NUMtrn]=size(TRNfeatures);%NUMdims是特征维数，NUMtrn是训练集的特征点数目
a200800170331·2015-01-17 19:00

深度学习小白答疑

前馈网络是一种神经网络结构，比如多层感知器，rbf网络。bp是一种神经网络的学习算法。通常，前馈网络用的都是bp算法。但是，前馈网络不一定用bp算法，也可以用别的比如hebb算法进行训练。
lwnylslwnyls·2015-01-12 15:00

libsvm代码阅读：关于Kernel类分析

其中几个常用核函数如下所示：（一般情况下，使用RBF核函数能取得很好的效果）关于基类QMatrix在Kernel中的作用并不明显，只是定义了一些纯虚函数，Kernel继承这些函数，Kernel只对swap_index
yunpiao·2015-01-09 10:00

MLP、RBF、SVM神经网络比较

MLP:MultilayerPerception多层感知器RBF:RadialBasisFunction径向基函数SVM：SupportVectorMachine支持向量机http://blog.csdn.net
黄兔之·2014-11-11 09:00

径向基网络（RBF network）之BP监督训练

见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降到3维后，再用RBF网络重构回来的图像（代码是参考一篇论文写的）。虽然在重构领域，这
wenyusuran·2014-10-31 10:00

径向基函数（RBF）神经网络

DataMining径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析
hanfei2511·2014-10-19 16:03

【谷速软件】Matlab代做 Matlab代写 Matlab有偿编程

【公司主营】个人项目、学校项目、公司项目【统计分析】假设检验、判别分析、主成分分析、因子分析、聚类分析【神经网络】BP、RBF、Hopfield、ELM神经网络、模糊神经网络、小波神经网络【支向量机】支持向量机
谷速软件·2014-10-05 09:00

svm核函数选取总结

如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核,LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多.如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF
l1258914199·2014-09-19 11:00

径向基(Radial basis function)神经网络、核函数的一些理解

径向基函数(RBF)在神经网络领域扮演着重要的角色，如RBF神经网络具有唯一最佳逼近的特性，径向基作为核函数在SVM中能将输入样本映射到高维特征空间，解决一些原本线性不可分的问题。
白巧克力亦唯心·2014-07-24 23:13

径向基(Radial basis function)神经网络、核函数的一些理解

    径向基函数(RBF)在神经网络领域扮演着重要的角色，如RBF神经网络具有唯一最佳逼近的特性，径向基作为核函数在SVM中能将输入样本映射到高维特征空间，解决一些原本线性不可分的问题。   
zouxy09·2014-07-24 23:00

径向基网络（RBF network）之BP监督训练

见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降到3维后，再用RBF网络重构回来的图像（代码是参考一篇论文写的）。虽然在重构领域，这效果
wenyusuran·2014-05-15 09:00

简洁的BP及RBF神经网络代码

BP神经网络function[W,err]=BPTrain(data,label,hiddenlayers,nodes,type) %Trainthebpartialnueralnetwork %inputdata,label,layers,nodes,type %data：dim*n %label:1*n %layers:m:numberofhiddenlayers %nodes:num_1;n
lansatiankongxxc·2014-04-27 17:00

libsvm

v-SVC2 – 一类SVM3 -- e -SVR4 -- v-SVR-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)0 – 线性：u'v1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree2 – RBF
kekeromer·2014-04-22 17:00

二维码，计算机视觉，物联网产品----论计算机视觉产品的应用化

2015、3、30更新http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/applic.htm这个链接给了比较全面的应用------------------------
wangzhebupt·2014-04-04 10:00

径向基网络（RBF network）之BP监督训练

 径向基网络（RBFnetwork）之BP监督训练分类： 机器学习 神经网络 C/C++编程2013-10-2818:17 2377人阅读 评论(1) 收藏 举报神经网络机器学习RBF径向基网络（RBFnetwork
pi9nc·2014-04-04 09:00

SVM（2）OpenCV库函数解读

101,ONE_CLASS=102,EPS_SVR=103,NU_SVR=104};//SVC是SVM分类器，SVR是SVM回归//SVMkerneltypeenum{LINEAR=0,POLY=1,RBF
王孟贤·2014-03-28 13:00

高斯核函数（径向基函数）

数学表示所谓径向基函数(RadialBasisFunction简称RBF),就是某种沿径向对称的标量函数。
szlcw1·2014-02-26 11:00

libsvm代码阅读：关于Kernel类分析

其中几个常用核函数如下所示：（一般情况下，使用RBF核函数能
Linoi·2014-02-21 12:00

径向基函数(RBF)

转自http://www.cnblogs.com/yangxi/archive/2013/05/30/3107921.htmlRadialbasisfunction（径向基函数）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点成为中心点，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径
kaka20080622·2014-01-25 13:00

[置顶] OPENCV 改写SVM的计算可以自己控制边界的值

暂时只写了线性核的函数，和高斯核的函数，而且因为高斯核函数有多个分类器，所以下面的只为演示（这两个核用的最多）最后的sum为边界值(之前rbf版本有误，现在已经更改过了。)
yeyang911·2014-01-17 15:00

minigui显示中文

shenhua_boss_/item/804f8bf68112a11fc7dc4529minigui显示中文1修改/etc/MiniGUI.cfg66[systemfont]67font_number=1068font0=rbf-FixedSys-rrncnn
lucky_mn·2013-11-22 00:15

libsvm基本使用指南

blog.sina.com.cn/s/blog_710435680100nvoy.htmlLIBSVM使用的一般步骤是：1）按照LIBSVM软件包所要求的格式准备数据集；2）对数据进行简单的缩放操作；3）考虑选用RBF
memray·2013-11-19 14:00

RBF高斯径向基核函数-svm

RBF高斯径向基核函数(单值:两个点相似性)XVec表示X向量。||XVec||表示向量长度。r表示两点距离。r^2表示r的平方。
xuhaijiao99·2013-11-17 12:55

径向基网络（RBF network）之BP监督训练

径向基网络（RBFnetwork）之BP监督训练[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09     之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096
zouxy09·2013-10-28 18:00

高斯函数在图像处理中的应用

高斯（核）函数简介1函数的基本概念所谓径向基函数(RadialBasisFunction简称RBF),就是某种沿径向对称的标量函数。
muzhiai·2013-09-18 15:00

图像处理基础知识

推荐看http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hipr_top.htm，里面很多值得学习。计算机图像处理与分析（E161）课程链接
zhufanqie·2013-07-22 16:00

MLP、RBF、SVM网络比较及其应用前景

         摘 要： 本文主要对MLP、RBF、SVM三种神经网络进行了详细的分析与讨论，从三种网络的结构、学习算法、功能和性能等方面进行了比较。
xiaoding133·2013-06-12 14:00

RBF神经网络 vs BF神经网络

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。？？
kaka20080622·2013-06-09 18:00

RBF神经网络

3.依然仅一个神经元，但做了空间转换，解决非线性分类问题4.简单小例子5.RBF定义.6.小例子7.代码=====rbf_approx======[cpp] viewplaincopyclc;  clear
kaka20080622·2013-06-09 18:00

径向基函数(RBF)

Radialbasisfunction（径向基函数）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点成为中心点，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向量函数，标准的一般使用欧氏距离，尽管其他距离函数也是可以的。一些径向函数代表性的用到近似给定的函数，这种近似可以被解释成一个
weixin_30920091·2013-05-30 12:00
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