RBF、GRNN和PNN神经网络的深入浅出
1.与BP神经网络相比,RBF、GRNN和PNN神经网络有什么特别之处?
相比最经典BP神经网络(Backpropagation neural networks,误差是反向传播,而输入到输出是前向传播的,相对这种有导师学习的神经网络,它的原理相对简单,但是它的参数比较多,需要调整的空间比较大。比如权值和阈值的确定困难。),这三个神经网络的参数只有一个spread, 因此要十分注意spread的选择。
2.RBF、GRNN和PNN神经网络分别是什么?各自有什么联系和区别?
- RBF神经网络(Radial Basis Function networks,径向基函数神经网络 )
- GRNN神经网络(Generalized Regression Neural Networks,广义回归神经网络)
- PNN神经网络(Probability Neural Networks,概率神经网络)
由上图我们可以得出他们的主要区别是在输出层,即RBF、GRNN、PNN的各自的输出层分别是Linear Layer、Special Linear Layer、Competitive Layer,即在编写代码的时候,只要注意改变他们在输出层代码的区别。
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