RBF是具有单隐层的三层前向网络。第一层为输入层,由信号源节点组成。第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数,该函数是局部响应函数,具体的局部响应体现在其可见层到隐藏层的变换跟其它的网络不同。以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数。第三层为输出层,是对输入模式做出的响应。输入层仅仅起到传输信号作用,输入层和隐含层之间可以看做连接权值为1的连接,输出层与隐含层所完成的任务是不同的,因而他们的学习策略也不同。输出层是对线性权进行调整,采用的是线性优化策略,因而学习速度较快;而隐含层是对激活函数(格林函数,高斯函数,一般取后者)的参数进行调整,采用的是非线性优化策略,因而学习速度较慢。对于这句话的理解,从下面的层与层之间的变换可以发现。<br>RBF神经网络的基本思想:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间,隐藏层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据变换到高维空间内,使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。详细一点就是用RBF的隐单元的“基”构成隐藏层空间,这样就可以将输入矢量直接(不通过权连接)映射到隐空间。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定 了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的(注意这个地方区分一下线性映射和非线性映射的关系),即网络输出是因单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。<br>下图是径向基神经元模型<br>《43案例分析》中介绍:径向基函数的激活函数是以输入向量和权值向量(注意此处的权值向量并非隐藏层到输出层的权值,具体看下面的径向基神经元模型结构)之间的距离||dist||作为自变量的。径向基网络的激活函数的一般表达式为。<br>《模式识别与智能计算》中介绍:径向基网络传递函数是以输入向量与阈值向量之间的距离|| X-Cj ||作为自变量的,其中|| X -Cj ||是通过输入向量和加权矩阵C的行向量的乘积得到。此处的C就是隐藏层各神经元的中心参数,大小为隐层神经元数目*可见层单元数。再者,每一个隐神经元中心参数C都对应一个宽度向量D,使得不同的输入信息能被不同的隐层神经元最大程度地反映出来。<br>得到的这个R就是隐层神经元的值。<br>随着权值和输入向量之间距离的减少,网络输出是递增的,当输入向量和权值向量一致时,神经元
1知识2理解4分析Moore7Ep.389Langman12Ep.151Keywords: vagina<br>阴道神经支配 (Nerve innervation of vagina)<br>1.(胚胎)阴道胚胎来源有二:上1/3段源自中胚层子宫管(uterine tube),受骨盆副交感神经支配;下2/3源自外胚层泌尿生殖窦(urogenital sinus),受躯体神经(阴部神经)支配。<br>2.(阴道上4/5)GVA、GVE-子宫阴道神经丛<br>支配阴道的自主神经形成子宫阴道神经丛(uterovaginal plexus),它属于分布在骨盆底的下腹下神经丛(inf.hypogastric plexus)的一部分,内含有a.(GVE)交感节后纤维、b.(GVE)副交感节前纤维(骨盆内脏神经, S2~S4)、c.(GVA)内脏感觉纤维。<br>3.(阴道下1/5)GSA-阴部神经(pudendal nerve)<br>荐神经丛(sacral plexus)腹侧枝S2~S4构成。阴部神经发出直肠下神经即改名为会阴神经。<br>肌肉枝:支配肛门外括约肌、会阴部骨骼肌、尿道外括约肌。感觉枝:会阴(perineum)皮肤感觉;消化道、生殖道、泌尿道出口处感觉。<br>阴部神经向后由坐骨大孔离开骨盆进入臀部,再向下钻经坐骨小孔到达坐骨肛门窝内的阴部管。在管首先分枝出直肠下神经(inf. rectal n.; S4)(支配肛门外括约肌),同时神经改名为会阴神经(perineal n.)去往会阴部外生殖器官区域,途中经过阴道出口附近,会阴神经发出深枝(deep branch)向上支配阴道下1/5出口附近管壁。<br>4.阴道自主神经、躯体神经皆在产科骨盆疼痛线(pelvic pain line)以下范围,可利用脊髓麻醉方式完全阻断。有关无痛分娩临床应用说明请参看103.2 No.28解析。<br>解析<br>1.(A)卵巢、(B)子宫、(D)输卵管都是生殖器官,因此都源自中胚层(中胚层形成泌尿、生殖系统),它们都由自主神经来支配。<br>2.只有(C)阴道,虽然它大部分都位于体内,但因为开口到体外,因此胚胎发育时阴道是中胚层、外胚层上下接合构成的,因此阴道最下方部分拥有躯体感觉,本题应选(C)。