文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

RBF神经网络实验原理_神经网络多元拟合

,cjm​]T为第j个隐含层神经元高斯基函数的中心向量， m m m表示网络输入 x \bm{x} x的维数， b j b_j bj​为第j个隐含层神经元高斯基函数的宽度。...与之前提及的BP神经网络中的sigmod函数不同，高斯基函数只在有限的范围内，输入是非零的，超过一定的范围，其输出则为零。...在一维情况下，不同的 c j \bm{c}_j cj​和 b j b_j bj​对高斯基函数的影响如下图所示 可以看到， b j b_j bj​越大，高斯基函数的非零输出区域越大，表明对输入的映射能力越强...由于RBF神经网络采用的激活函数在有限区域内输出为非零，因此在设计RBF神经网络的时候，需要根据网络的输入来确定每个隐含层神经元激活函数的参数，即 c j c_j cj​和 b j b_j bj​。...通常来说， c j c_j cj​参数需要与网络的输入相匹配，要保证输入在高斯基函数的有效映射区域内；同样的，根据输入的范围和高斯基函数的中心，来设置一个合适的宽度参数 b j b_j bj​。

1.5K30

深度学习算法原理——栈式自编码神经网络

在整个过程中，训练下一层的时候回保持上一层的参数不变，最后，在完成了网络中参数的初始化后，需要对参数进行“微调”。...，在稀疏自编码器中，隐含层和输出层使用的是相同的激活函数，如Sigmoid函数或者tanh函数，我们的目标是使得输出a(3)a(3)\mathbf{a}^{(3)}尽可能接近a(1)=xa(1)=x\mathbf...为了解决这样的问题，可以在输出层使用线性激活函数。...在隐含层使用Sigmoid函数或者tanh函数，而在输出层使用线性激活函数，这样的自编码器称为线性解码器。...个输入节点和一个偏置节点，隐含层是444个隐层节点，此时需要训练的参数个数是4∗6+4=284∗6+4=284*6+4=28个参数，若此时增加到12个输入节点，隐含层的节点个数不变，此时需要训练的参数个数为

2K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    神经网络学习 之 BP神经网络

    , … ,n;j=1,2, … , m 1 ) Δω^1_{pq}=ηδ^1_qχ_p=η(∑^{m_2}_{r=1}δ^2_rω^2_{qr})y^1_q(1−y^1_q)χ_p\tag{p=0,1,2...,…,n;j=1,2,…,m_1} Δωpq1​=ηδq1​χp​=η(r=1∑m2​​δr2​ωqr2​)yq1​(1−yq1​)χp​(p=0,1,2,…,n;j=1,2,…,m1​) 容易看出，BP...还记得我们第一次前向反馈时，整个网络的权重和偏置都是我们随机取，因此网络的输出肯定还不能描述记录的类别，因此需要调整网络的参数，即权重值和偏置值，而调整的依据就是网络的输出层的输出值与类别之间的差异，通过调整参数来缩小这个差异...另外威得罗等人在分析了两层网络是如何对一个函数进行训练后，提出选择初始权值量级为s√r的策略， 其中r为输入个数，s为第一层神经元个数。...对于较复杂的网络， 在误差曲面的不同位置可能需要不同的学习速率，为了减少寻找学习速率的训练次数及时间，比较合适的方法是采用变化的自适应学习速率，使网络在 不同的阶段设置不同大小的学习速率。

    6.1K20

    golang 的重试弹性模式怎么设计？

    创建重试器需要两个参数： 重试间隔的时间（隐含重试次数） 决定重试哪些错误的分类器 仓库给的例子：go 代码解读复制代码r := retrier.New(retrier.ConstantBackoff(...类型的数组,数组的长度就是它隐含的重试次数），另一个是分类器，可以决定哪些错误需要重试，哪些错误不需要重试。...nil，则使用默认的分类器有三种不同的分类器默认分类器白名单分类器黑名单分类器默认分类器以最简单的方式对错误进行分类。...// 在重试之前休眠。如果超过了重试的总次数，则工作函数的返回值// 返回给调用者。...) {return ret}// 如果重试次数小于隐含的重试次数，根据当前已重试的次数，计算休眠的时间timeout := time.After(r.calcSleep(retries))// 执行休眠函数

    24010

    golang 的重试弹性模式

    创建重试器需要两个参数： 重试间隔的时间（隐含重试次数） 决定重试哪些错误的分类器 仓库给的例子：go复制代码r := retrier.New(retrier.ConstantBackoff(3, 100...类型的数组,数组的长度就是它隐含的重试次数），另一个是分类器，可以决定哪些错误需要重试，哪些错误不需要重试。...nil，则使用默认的分类器有三种不同的分类器默认分类器白名单分类器黑名单分类器默认分类器以最简单的方式对错误进行分类。...// 在重试之前休眠。如果超过了重试的总次数，则工作函数的返回值// 返回给调用者。...) {return ret}// 如果重试次数小于隐含的重试次数，根据当前已重试的次数，计算休眠的时间timeout := time.After(r.calcSleep(retries))// 执行休眠函数

    18610

    简单易学的机器学习算法——Apriori算法

    其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...二、关联分析的重要概念     关联分析主要要做的工作是在大规模数据集上找到某些关系。主要有两种形式： 频繁项集 关联关系     对于一个具体的例子： ?...五、从频繁项集中挖掘关联规则 六、Matlab实现 1、频繁项集 主函数 %% 主函数 clear all; clc; %% 导入数据 % 数据集中的0表示无 dataSet = load('data.txt...%% 统计候选集中的元素在dataSet中出现的次数 dataNum = zeros(m,1); for i = 1:m%行数为候选集中元素的个数..._1(r,:)); if length(tmp)<2*n tmp(1,2*n) = 0;%补0 end

    1.6K110

    566. Reshape the Matrix(重塑矩阵)

    在MATLAB中，有一个非常有用的函数 reshape，它可以将一个矩阵重塑为另一个大小不同的新矩阵，但保留其原始数据。...给出一个由二维数组表示的矩阵，以及两个正整数r和c，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的行遍历顺序填充。...如果具有给定参数的reshape操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...示例 1: 输入: nums = [[1,2], [3,4]] r = 1, c = 4 输出: [[1,2,3,4]] 解释: 行遍历nums的结果是 [1,2,3,4]。...注意： 给定矩阵的宽和高范围在 [1, 100]。 给定的 r 和 c 都是正数。 思路：重塑矩阵前后元素个数相同，下面是Python解题代码。

    1.1K20

    如何用70行代码实现深度学习（Java，极易移植）

    层数多时，也有很多用ReLU代替Sigmoid函数，来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。...但实际上机器学习算法落地程序并不难写，下面是70行代码实现的反向多层（BP）神经网络算法，也就是深度学习。...由于计算机程序求解方程参数和数学求法不一样，一般是先随机选取参数，然后不断调整参数减少误差直到逼近正确值，所以大部分的机器学习都是在不断迭代训练，下面我们从程序上详细看看该过程实现就清楚了。...小结 在整个计算过程中，节点的值是每次计算都在变化的，不需要保存，而权重参数和误差参数是需要保存的，需要为下一次迭代提供支持，因此，如果我们构思一个分布式的多机并行计算方案，就能理解其他框架中为什么会有一个...我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类

    1.3K30

    sql注入漏洞

    是表的类型 对group_concat和concat_ws的理解 group_concat可以将多行数据整合为一行 concat可以将不同数据用第一个参数链接 可以写group_concat(concat_ws...输入1，2，3…看是否有不同的数据 判断注入点 1 and 1=1;和1 and 1=2都没错 1’ and 1=1 –+ 没有问题 1’ and 1=2 –+报错 报错是爆出语法错误 后面加上–+是为了产生闭合...，所以concat拼接的参数是个非法字符就行 extractvalue函数一次只能查询32长度 所以在爆表，列，值的时候需要加上limit x,1逐一查询（limit m,n跳过前m项数据后获取n条记录...(N,expression) N是执行的次数，expression是表达式，如果需要进行盲注，通常需要进行消耗时间和性能的计算，例如哈希计算函数MD5，将MD5函数重复执行数万次则可以达到延迟的效果，而具体的情况西药根据不同比赛的服务器性能来决定...等函数对其中的特殊字符进行了转义，但是addslashes有一个特点就是虽然参数在过滤后会添加 “\” 进行转义，但是“\”并不会插入到数据库中，在写入数据库的时候还是保留了原来的数据。

    44510

    《LeetCode-数组篇一》之杨辉三角与重塑矩阵

    博客主页：KC老衲爱尼姑的博客主页 博主的github，平常所写代码皆在于此 共勉：talk is cheap, show me the code 作者是爪哇岛的新手，水平很有限，如果发现错误，一定要及时告知作者哦...中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。 示例1....输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出：[[1,2,3,4]] 示例2： 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c = 4 输出：[[1,2

    25020

    游标和触发器

    在定义了参数游标之后，使用不同参数值多次打开游标可以生成不同的结果集。 ​...6.2.1触发器类型 触发器在数据库里以独立的对象存储，它与存储过程和函数不同的是，存储过程与函数需要用户显示调用才执行，而触发器是由一个事件来启动运行。...当DML语句激活一个无效触发器时，ORACLE将重新编译触发器代码，如果编译时发现错误，这将导致DML语句执行失败。...在定义了参数游标之后，使用不同参数值多次打开游标可以生成不同的结果集。...Ø 触发器在数据库里以独立的对象存储，它与存储过程和函数不同的是，存储过程与函数需要用户显示调用才执行，而触发器是由一个事件来启动运行。

    84510

    EL表达式语言_el表达式的语法格式

    EL的优点 EL表达式语言最大的优势是可以访便的访问JSP的隐含对象和JavaBean组件，完成使用”“或””完成的功能,使JSP页面从HTML代码中嵌入Java代码的混乱结构得以改善...在使用EL表达式访问某个变量时,应该指定查找的范围,从而避免在不同作用范围中有同名属性的问题,同时也提高了查询效率。...操作符,与在Java代码中一样, L表达式也可使用点操作符来访问对象的某个属性。...EL的隐含对象 与JSP提供的内置对象目的相同,为了更加方便的进行数据访问, EL表达式也提供了-系列可以直接使用的隐含对象。...请求参数的获取也是JSP开发中常见的操作, EL表达式对此也提供了相应的隐含对象: param ： 用于获得请求参数的单个值，相当于request.getParameter() paramValues

    1.3K20

    简单易学的机器学习算法——Apriori算法

    其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...二、关联分析的重要概念     关联分析主要要做的工作是在大规模数据集上找到某些关系。主要有两种形式： 频繁项集 关联关系     对于一个具体的例子： ?...（实现过程） 五、从频繁项集中挖掘关联规则 六、Matlab实现 1、频繁项集 主函数 %% 主函数 clear all; clc; %% 导入数据 % 数据集中的0表示无 dataSet = load...%% 统计候选集中的元素在dataSet中出现的次数 dataNum = zeros(m,1); for i = 1:m%行数为候选集中元素的个数..._1(r,:)); if length(tmp)<2*n tmp(1,2*n) = 0;%补0 end

    89130

    【算法千题案例】每日一练LeetCode打卡——107.重塑矩阵

    算法题 ---- 原题样例：重塑矩阵 在 MATLAB 中，有一个非常有用的函数 reshape ，它可以将一个 m x n 矩阵重塑为另一个大小不同（r x c）的新矩阵，但保留其原始数据。...给你一个由二维数组 mat 表示的 m x n 矩阵，以及两个正整数 r 和 c ，分别表示想要的重构的矩阵的行数和列数。 重构后的矩阵需要将原始矩阵的所有元素以相同的 行遍历顺序 填充。...如果具有给定参数的 reshape 操作是可行且合理的，则输出新的重塑矩阵；否则，输出原始矩阵。...示例1: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 1, c = 4 输出：[[1,2,3,4]] 示例2: 输入：mat = [[1,2],[3,4]], r = 2, c =...1 r, c <= 300 ---- C#方法：二维数组的一维表示 代码： public class Solution { public int[][] MatrixReshape(int

    47030

    ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据

    本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测 01 02 03 04 隐含相关性 > emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{ + if（（min（i...单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得）  也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1...， 计算三个序列的的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较， > > lambda = function（C）{ + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u...] +} > time_varying_correl_2（1,2） > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”） > time_varying_correl_2（1,2

    46200

    ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据

    本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测 左右滑动查看更多 01 02 03 04 隐含相关性 > emwa_series_cor = function（i = 1，j = 2）{ + if...单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得）  也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1...， 计算三个序列的的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较， > > lambda = function（C）{ + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u...] +} > time_varying_correl_2（1,2） > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”） > time_varying_correl_2（1,2

    30740

    ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例

    本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得） 也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1...]） + ylab = names（dat）\[j\]，zlab =“copule de Student”，ticktype =“detailed”，zlim = zl） +} 可以考虑这个 函数...， 计算三个序列的的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较， > > lambda = function（C）{ + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u..._2（1,2，“kendall”） 斯皮尔曼与时变排名相关系数 或肯德尔 相关系数 为了模型的相关性，考虑DCC模型（S） > m2 = dccFit（dat\_res\_std） > m3 =

    48820

    ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例|附代码数据

    本文考虑了两种模型 关于ARMA模型残差的多变量GARCH过程（或方差矩阵动力学模型） 关于ARMA-GARCH过程残差的多变量模型（基于copula） 因此，这里将考虑不同的序列，作为不同模型的残差获得...单变量边缘分布是 边缘密度的轮廓（使用双变量核估计器获得）  也可以将copula密度可视化（上面有一些非参数估计，下面是参数copula） > copula_NP = function（i = 1...[2]） + ylab = names（dat）[j]，zlab =“copule de Student”，ticktype =“detailed”，zlim = zl） +} 可以考虑这个 函数...， 计算三个序列的的经验版本，并将其与一些参数版本进行比较， > > lambda = function（C）{ + l = function（u）pcopula（C，cbind（u，u））/ u...] +} > time_varying_correl_2（1,2） > time_varying_correl_2（1,2，“spearman”） > time_varying_correl_2（1,2

    46200

    Linux 下的make命令与Makefile

    Make命令的参数 -f：指定“makefile”文件； -i：忽略命令执行返回的出错信息； -s：沉默模式，在执行之前不输出相应的命令行信息； -r：禁止使用build-in规则； -n...仅仅是检查所指定的目标是否需要更新。如果是0则说明要更新，如果是2则说明有错误发生。 -r, –no-builtin-rules 禁止make使用任何隐含规则。...当然，我们也可以使用make的参数-r或–no-builtin-rules选项来取消所有的预设置的隐含规则。...当然，即使是我们指定了-r参数，某些隐含规则还是会生效，因为有许多的隐含规则都是使用了“后缀规则”来定义的，所以，只要隐含规则中有“后缀列表”（也就一系统定义在目标.SUFFIXES的依赖目标），那么隐含规则就会生效...当然，你也可以利用make的-R或–no-builtin-variables 参数来取消你所定义的变量对隐含规则的作用。

    10.9K20
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券