Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
Материал из MachineLearning.
(→Постановка задачи) |
|||
Строка 3: | Строка 3: | ||
== Постановка задачи == | == Постановка задачи == | ||
- | 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. | + | 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-алгоритма с добавлением компонент. |
{{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} | {{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} |
Версия 18:07, 6 июня 2010
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. |