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
相信大家都知道鸡蛋是非常有营养的东西,每天吃上一个就能补充身体内所需要的蛋白质,增强自身的抵抗力。不过对于小狗而言,毕竟它和人类还是有些区别的,那么狗狗能吃鸡蛋吗?饮食方面还有什么禁忌呢?<br><img><br>一、狗狗能吃鸡蛋吗<br>狗狗是可以吃鸡蛋的,不过需要注意的就是不能吃生的鸡蛋,需要先煮熟之后才能去吃,毕竟在生的鸡蛋里面含有很多的维生素和细菌,如果就这样给狗狗吃,很有可能就会出现呕吐的现象。虽然鸡蛋非常不错,营养价值高,但要是狗狗患有皮肤病,最好还是不要去吃了,否则就会让皮肤病复发,或者让原有的皮肤病变得更加严重。<br><img><br>二、狗狗饮食禁忌<br>就在养护狗狗的过程中,要知道它是有很多的饮食禁忌的,需要事先了解清楚,这样才能更好的确保它的身体健康。平时不能给它吃含有咖啡因等成分的食物,就像特别常见的咖啡,还有巧克力等,这些吃了之后会让狗狗脑部里面的血流量变少,还会对心脏造成很大的影响。同时还不能吃葡萄,很有可能会出现肾衰竭的现象,即便是给它吃苹果,也应该事先把里面的核还有皮全部都处理干净。<br>狗狗现在已经成为了生活中的一部分,因此在照顾的时候要多花费点心思,特别是饮食方面要合理把控好,不要给它吃生的鸡蛋,也不要吃巧克力等,以免最后给狗狗带来更大的伤害。