如何在matlab中创建一个隐藏的感知器神经元层和一个隐藏的径向基础神经元层的神经网络？

Question

- 大家好，

我需要使用feedforwardnet在matlab中创建一个隐藏的感知器神经元层和一个隐藏的径向基础神经元层的神经网络。

我知道我可以改变层的传递函数，并使一个层具有双曲正切传递函数，并具有径向基传递函数。

net2.layers {1} .transferFcn =＆＃39; tansig＆＃39;;

net2.layers {2} .transferFcn =＆＃39; radbas＆＃39;;

然而，改变传递函数为径向基础，不要使神经元成为径向基础神经元。就像在matlab文档中说的那样：＆＃34;请注意，radbas神经元的净输入表达式与其他神经元的表达式不同。这里，radbas传递函数的净输入是其权重向量w与输入向量p＆＃34;之间的向量距离。

即使使用radbas传递函数（在feedforwardnet中），图层的输入也有一个总和而不是产品，就像在径向基础神经元中一样（看图片）。

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拜托，有人知道如何帮助我吗？ 非常感谢你。

Answer 1

好的，假设这个结构输入层，RBF层，经典层和输出层。培训将分为两个阶段

• 不受控制的应用Kohonen对RBF神经元和聚类发现的规则
• 输出和经典层上的受控应用错误反向传播。重要的backprop不会在RBF神经元上应用。

My repository。这是我使用Matlab实现RBF网络的存储库，你在这里找到Kohonen规则和heuristick用于高斯分散。我希望这会有所帮助。