Радиальные базисные сети
RADBAS, DRADBAS |
Радиальная базисная функция |
Блок Simulink:
Синтаксис:
A = radbas(N) info = radbas(code) |
dA_dN = dradbas(N,A) |
Описание:
Функция A = radbas(N) реализует радиальную базисную функцию активации.
Функция info = radbas(code) сообщает информацию о функции radbas.
Функция dA_dN = dradbas(N, A) вычисляет производную функции radbas.
Пример:
Информация о функции активации radbas:
name = radbas('name')
dname = radbas('deriv')
inrange = radbas('active')
outrange = radbas('output')
name = Radial Basis
dname = dradbas
inrange = –2 2
outrange = 0 1
Следующая последовательность команд создает график функции активации radbas:
n = –3:0.1:3;
a = radbas(n);
plot(n,a) % Рис.11.35
Рис. 11.35
Зададим следующий вектор входа радиальной базисной функции активации для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:
N = [0.1; 0.8; –0.7];
-
A = radbas(N)
dA_dN = dradbas(N,A)
A =
0.9900
0.5273
0.6126
dA_dN =
–0.1980
–0.8437
0.8577
Применение функции:
Функция активации radbas используется при формировании вероятностных и обобщенных регрессионных сетей с помощью М-функций newpnn и newgrnn. Для задания функции активации radbas следует установить значение свойства net.layers{i}.transferFcn равным 'radbas'.
Алгоритм:
Функция активации radbas и ее производная dradbas определяются следующими соотношениями:
;
.
Сопутствующие функции: sim, tribas, dradbas.
tribas, DTRIBAS |
Треугольная функция активации |
Блок Simulink:
Синтаксис:
A = tribas(N) info = tribas(code) |
dA_dN = dtribas(N,A) |
Описание:
Функция A = tribas(N) реализует треугольную функцию активации.
Функция info = tribas(code) сообщает информацию о функции tribas.
Функция dA_dN = dtribas(N, A) вычисляет производную функции tribas.
Пример:
Информация о функции активации tribas:
name = tribas('name')
dname = tribas('deriv')
inrange = tribas('active')
outrange = tribas('output')
name = Triangle Basis
dname = dtribas
inrange = –1 1
outrange = 0 1
Построим график функции активации tribas (рис. 11.36):
n = –2:0.1:2;
a = tribas(n);
plot(n,a) % Рис.11.36
Рис. 11.36
Зададим следующий вектор входа треугольной функции активации для слоя из трех нейронов и рассчитаем вектор выхода A и производную dA_dN:
N = [0.1; 0.8; –0.7];
-
A = tribas(N)
dA_dN = dtribas(N,A)
A =
0.9000
0.2000
0.3000
dA_dN =
–1
–1
–1
Применение функции:
Для задания функции активации tribas следует установить значение свойства net.layers{i}.transferFcn равным 'tribas'.
Алгоритм:
Функция активации tribas и ее производная dtribas определяются следующими соотношениями:
;
Сопутствующие функции: SIM, RADBAS.