Однослойные сети RBF для решения задач регрессии (пример)
Материал из MachineLearning.
Строка 23: | Строка 23: | ||
== Описание алгоритма == | == Описание алгоритма == | ||
+ | |||
+ | === Разделение смеси рапределений === | ||
+ | |||
+ | |||
{{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} | {{Задание|Кононенко Даниил|В.В.Стрижов|28 мая 2010}} |
Версия 10:44, 7 июня 2010
Радиальная функция — это функция , зависящая только от расстояния между x и фиксированной точкой пространства X.
В данной работе используются гауссианы
, которые можно представить в виде
где — нормировочный множитель,
— взвешенная евклидова метрика в n-мерном пространстве 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 - с помощью радиальной функции. 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. Предполагается, что на множестве объектов задана плотность распределения
, представимая в виде смеси распределений -
гауссиан с параметрами
и
:
Требуется решить задачу регрессии с помощью однослойной сети RBF, параметрами которой являются
, где
- число компонент смеси,
- веса компонент,
- центры и дисперсия компонент,
- значения свободных переменных в центрах компонент.
Смесь распределений требуется восстановить с помощью EM-алгоритма с добавлением компонент.
Таким образом решается задача регрессии с помощью однослойной сети RBF, обучаемой с помощью EM-алгоритма с добавлением компонент.
Описание алгоритма
Разделение смеси рапределений
![]() | 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. |