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.