Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
Материал из MachineLearning.
Сеть радиальных базисных функций - нейронная сеть прямого распространения сигнала, которая содержит промежуточный (скрытый) слой радиально симметричных нейронов. Такой нейрон преобразовывает расстояние от данного входного вектора до соответствующего ему "центра" по некоторому нелинейному закону. В данной статье мы рассмотрим применение этой нейронной сети к решению задачи регрессии с помощью восстановления смесей распределений.
Постановка задачи
Задана выборка — множество значений свободных переменных и множество
соответствующих им значений зависимой переменной. Требуется решить задачу регрессии с помощью однослойной сети RBF, обучаемой с помощью EM-алгоритма с добавлением компонент.
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |