rbf 신경망 알고리즘이란 무엇인가요?

RBF 신경망 알고리즘은 3층 구조로 구성되며, 히든 레이어에 대한 입력 레이어는 일반적으로 방사형 기반 함수의 가우시안 함수를 사용합니다. 출력 레이어에 대한 은닉 레이어는 선형 변환, 즉 행렬 간의 변환입니다.

RBF 신경망이 데이터 연산을 수행할 때 클러스터 중심점의 위치와 히든 레이어에서 출력 레이어까지의 가중치를 확인하는 것이 필요합니다. 일반적으로 대량의 데이터를 훈련하여 군집 중심 행렬과 가중치 행렬을 얻기 위해 K-평균 군집화 알고리즘이나 최소 직교제곱법을 사용합니다.

일반적으로 최소직교제곱군집 중심점의 위치가 주어지기 때문에 상대적으로 규칙적인 분포를 갖는 데이터에 더 적합합니다. K-평균 클러스터링 알고리즘은 클러스터 중심을 독립적으로 선택하고 감독되지 않은 분류 학습을 수행하여 공간 매핑 관계를 완성합니다.

RBF 네트워크 특성

RBF 네트워크는 어떤 비선형 함수라도 근사할 수 있습니다(로컬 활성화 함수를 사용하기 때문입니다. 중심점 근처에서 최대 응답이 있으며, 중심점에 가까울수록 그 다음 반응은 가장 크며, 그로부터 멀어질수록 반응은 기하급수적으로 감소합니다. 이는 서로 다른 지각 영역에 해당하는 각 뉴런과 동일합니다.

시스템 내에서 파싱하기 어려운 규칙성을 처리할 수 있고 일반화 능력이 뛰어나며 학습 속도가 빠릅니다.

학습 융합 속도가 빠르며 비선형 함수 근사, 시계열 분석, 데이터 분류, 패턴 인식, 정보 처리, 이미지 처리, 시스템 모델링, 제어 및 결함 진단 등에 성공적으로 사용되었습니다.

네트워크의 하나 이상의 조정 가능한 매개변수(가중치 또는 임계값)가 출력에 영향을 미치는 경우 이러한 네트워크를 전역 근사 네트워크라고 합니다. 네트워크의 모든 가중치는 각 입력에 대해 조정되어야 하기 때문에 BP 네트워크와 같은 전역 근사 네트워크의 학습 속도는 매우 느립니다.