RBF神经网络参数大小答案

【问题标题】：RBF neural network parameters sizeRBF神经网络参数大小
【发布时间】：2013-07-01 17:46:39
【问题描述】：

我想在 MATLAB 中通过 RBF 神经网络定义一个函数逼近。

RBF 需要“单位中心”、“西格玛”和“权重”等参数。我有一个包含 1000 条记录和 10 个特征的数据集。

第一个问题：这三个参数应该是数组格式吗？或者可以是矩阵格式？

第二个问题：我通过对数据集进行 k-means 聚类来定义“单位中心”。这是三个集群中心。对于“sigma”和“weight”参数，我应该定义一个与“unit center”大小相同的矩阵吗？

单位中心是 3*10 大小的矩阵。其他两个 RBF 参数应该分配在 3in10 大小？或者我可以将它们定义为 1in10 或 2in10 尺寸吗？

【问题讨论】：

你想在matlab中使用什么函数来达到这个目的？这是回归问题还是分类问题？
这是一个分类问题。我编写了自己的代码，没有任何特殊功能。我应用高斯核进行分类。我只是想确定“中心”是否采用矩阵格式，“宽度”和“西格玛”是否应该强制采用矩阵格式？还是它们总是采用数组格式？

【解决方案1】：

中心当然是矩阵的形式，您有 10 个特征，您正在根据这 10 个维度按距离计算中心。而且你有多个中心，所以它是一个形状矩阵：(#centers,#features)。

Sigma 只是每个中心的一个数字，因此它的形状为：(#centers,1)，因此它是一维数组

权重取决于隐藏层（中心）的大小，一个输出神经元的形状为：(#centers,1)，它是一个一维数组

这里要提到的最后一件事是，与输入大小（1000）相比，您的中心数量很小。如果您在测试集上没有获得良好的准确度，请尝试 100、200 甚至 500 个中心。

【讨论】：