RBF网络详解

发布时间：2023-05-21

一、RBF网络概述

径向基函数神经网络（RBF网络）是一种前馈式神经网络，可以通过学习过程逼近给定函数或实例。与传统的前馈神经网络不同，RBF网络使用径向基函数作为激活函数，通常具有较快的学习速度和可接受的泛化性能。RBF网络由三层组成：输入层、径向基函数层和输出层。

二、RBF网络原理

1、输入层：输入层负责接收外部输入，并将数据形成向量。每个输入变量与输入层中的一个神经元相连，输入层不需要进行加权或激活操作，只需要将输入类型转换为可识别的数据形式。

#示例1 生成输入层
def input_layer(input_dim):
    input_layer = Input(shape=(input_dim,))
    return input_layer

2、径向基函数层：径向基函数层根据输入数据和网络参数生成高斯函数。由于径向基函数的自适应性，在确定网络参数后，它可以很好地代表数据的非线性特征。径向基函数层的每个神经元代表高斯函数，通常使用欧几里德距离度量数据相似性。

#示例2 生成径向基函数层
def RBF_layer(train_x, centers, betas):
    D = np.sqrt(
        np.sum(
            np.power(
                np.subtract(train_x, np.expand_dims(centers, axis=1)),
                2
            ),
            axis=2
        )
    )
    PHI = np.exp(-betas * np.power(D, 2))
    return PHI

3、输出层：输出层一个神经元的值表示整个网络的输出结果。输出值的计算公式通常是输入值与权重的内积，然后再加上阈值偏移。这个过程类似于逻辑回归模型。

#示例3 生成输出层
def output_layer(output_dim):
    output_layer = Dense(
        units=output_dim,
        activation=None
    )
    return output_layer

三、RBF网络训练

1、初始化参数：输入层、径向基函数层和输出层的参数需要被初始化。

#示例4 初始化RBF网络参数
def initialize_RBF(input_dim, output_dim, num_centers):
    model = Sequential()
    model.add(input_layer(input_dim))
    centers = kmeans_initializer(train_x, num_centers)
    betas = calculate_betas(centers)
    model.add(
        Lambda(
            RBF_layer,
            output_shape=(num_centers,),
            arguments={'centers': centers, 'betas': betas}
        )
    )
    model.add(output_layer(output_dim))
    return model

2、确定每个节点的中心：K均值聚类算法可用于确定径向基函数层上神经元的位置。K均值聚类算法会把数据集划分为K个簇，并将每个簇的中心定义为径向基函数层的每个神经元。

#示例5 K均值聚类算法
def kmeans_initializer(X, num_centers):
    kmeans = KMeans(n_clusters=num_centers).fit(X)
    return kmeans.cluster_centers_

3、确定每个节点的方差：RBF网络需要使用“宽度”参数（即径向基函数的方差）来描述数据分布，通常使用训练数据的均方误差来确定高斯函数的方差值。

#示例6 计算径向基函数的方差
def calculate_betas(centers, X):
    distances = np.sqrt(
        ((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)
    )
    return np.mean(distances, axis=1)

4、反向传播算法：反向传播算法是用来更新网络权重和偏差的一种优化方法。它通过计算误差平方和，然后沿反向传播错误信息，不断地更新每一层神经元的权重和阈值偏移。

#示例7 RBF网络反向传播算法
def RBF_backpropagation(model, X, Y):
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=50, verbose=0)
    return model

四、RBF网络应用

1、函数逼近：RBF网络可以用来逼近任意复杂的非线性函数。对于一些较为简单的函数，只需要一个径向基函数层即可逼近；对于更加复杂的函数，需要多层RBF网络。 2、分类：RBF网络也可以用于分类问题。在这种情况下，输出层的值通常表示类概率。与使用逻辑回归不同，RBF网络的训练需要更长的时间和更大的数据集。

五、总结

本文详细地介绍了RBF网络的原理、训练方法和应用。RBF网络在实现函数逼近和分类问题时表现优异，可以取代传统的前馈神经网络。但是，在将RBF网络应用于实际问题时，需要花费更多的时间来训练模型和调整超参数。

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