RBF 神经网络

Question

我想应用 RBF 神经网络来教我的系统。 我有一个带有输入的系统：

|    1    2    3    4    5    6 ...   32 |    33 |
| 1000 0001 0010 0100 1000 1000 ... 0100 | 0 0 1 |

您必须在没有“|”的情况下阅读此内容特点。我只是想让你看到输入中的最后三个元素保持在一起。结果必须是 1-32 之间的数字，在输入中其值为“1000”。在我的训练集中，我总是会得到这种数组的结果。教学算法可以使用哪些函数？你能指出我正确的方式吗？

如果您无法理解我的描述，请随时询问。谢谢大家的帮助！

Answer 1

为此使用 RBF 网络似乎是一个奇怪的解决方案。但如果你有心： （完全有可能我完全误解了你要解决的问题）。

您可能希望将其放在分类方面并训练 32 个二进制分类器，以确定“1000”是否在 32 个条目中的每一个中。或更多的“神经网络”术语有 32*4 个条目和 32 个输出。

训练 RBF 网络的一种有效方法是使用带有 RBF 内核的 SVM。一个很好的实现是LIBSVM。