Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
Материал из MachineLearning.
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| + | '''Радиальная функция''' — это функция <tex>f(x)</tex>, зависящая только от расстояния между x и фиксированной точ- | ||
| + | кой пространства X. | ||
| + | |||
'''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 [[регрессия|{{S|регрессии}}]] с помощью восстановления смесей распределений. | '''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 [[регрессия|{{S|регрессии}}]] с помощью восстановления смесей распределений. | ||
| Строка 4: | Строка 7: | ||
Задана выборка — множество <tex>\{{x}_1,\ldots,{x}_N|x\in\R^M\}</tex> значений свободных переменных и множество <tex>\{y_1,\ldots, y_N| y\in\R\}</tex> соответствующих им значений зависимой переменной. Требуется решить задачу [[регрессия|{{S|регрессии}}]] с помощью однослойной сети RBF, обучаемой с помощью [[EM-алгоритм|{{S|EM-алгоритма с добавлением компонент}}]]. | Задана выборка — множество <tex>\{{x}_1,\ldots,{x}_N|x\in\R^M\}</tex> значений свободных переменных и множество <tex>\{y_1,\ldots, y_N| y\in\R\}</tex> соответствующих им значений зависимой переменной. Требуется решить задачу [[регрессия|{{S|регрессии}}]] с помощью однослойной сети RBF, обучаемой с помощью [[EM-алгоритм|{{S|EM-алгоритма с добавлением компонент}}]]. | ||
| + | |||
| + | == Описание алгоритма == | ||
{{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} | {{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} | ||
Версия 20:51, 6 июня 2010
Радиальная функция — это функция , зависящая только от расстояния между x и фиксированной точ-
кой пространства X.
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.
Описание алгоритма
| 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. |
