介绍得到numpy import 数组,,添加,,vstack,,转置,重塑,,\
,,,,,,,,点,,true_divide,,意思是,经验,,i,日志,,\
,,,,,,,,,,loadtxt savetxt,, 0, frombuffer
得到numpy.linalg import 规范,lstsq
得到multiprocessing import 过程中,数组
得到random import 样本
得到time import 时间
得到sys import stdout
得到ctypes import c_double
得到h6py import 文件
def 指标(a, b):
return 才能规范(a 安康;b)
def gaussian (x),μ,,σ):
return 才能;exp(安康;指标(μ,x) * * 2,/,(σ2,*,* * 2))
def multiQuadric (x),μ,,σ):
return 才能;战俘(指标(μ,x) * * 2, +,σ* * 2,0.5)
def invMultiQuadric (x),μ,,σ):
return 才能;战俘(指标(μ,x) * * 2, +,σ* * 2,-0.5)
def plateSpine (x,μ):
时间=r 才能;指标(μ,x)
return 才能;(r * * 2), *,日志(右)
class Rbf:
def 才能;__init__(自我,,prefix =, & # 39; rbf # 39;,, workers =, 4, extra_neurons =, 0,, from_files =,无):
,,,self.prefix =,前缀
,,,self.workers =,工人
,,,self.extra_neurons =extra_neurons
,,,# Import partial 模型
,,,if from_files is not 没有:
,,,,,w_handle =, self.w_handle =,文件(from_files [& # 39; w # 39;],, & # 39; " # 39;)
,,,,,mu_handle =, self.mu_handle =,文件(from_files[& # 39;μ# 39;],,& # 39;" # 39;)
,,,,,sigma_handle =, self.sigma_handle =,文件(from_files[& # 39;σ# 39;],,& # 39;" # 39;)
,,,,,self.w =, w_handle [& # 39; w # 39;】
,,,,,self.mu =, mu_handle[& # 39;μ# 39;】
,,,,,self.sigmas =, sigma_handle [& # 39; (# 39;】
,,,,,self.neurons =, self.sigmas.shape [0]
def 才能_calculate_error(自我,,y):
,,,self.error ,=,意味着(abs (self.os 安康;y))
,,,self.relative_error =, true_divide (self.error,意味着(y))
def 才能_generate_mu(自我,,x):
,,,n =self.n
,,,extra_neurons =self.extra_neurons
,,,#,TODO: Make 可重用
,,,mu_clusters =, loadtxt (& # 39; clusters100.txt& # 39;,,分隔符=& # 39;\ t # 39;)
,,,mu_indices =,样本(范围(n),, extra_neurons)
,,,mu_new =, x [mu_indices,:]
,,,mu =, vstack ((mu_clusters, mu_new))
,,,return μ
def 才能_calculate_sigmas(自我):
,,,neurons =self.neurons
,,,mu =self.mu
,,,sigmas =, 0((神经元,,))
,,,for 小姐:拷贝xrange(神经元):
,,,,,dists =, [0, for _ 拷贝xrange(神经元)]
,,,,,for j 拷贝xrange(神经元):
,,,,,,,if 小姐:!=,珍:
,,,,,,,,,的dist [j],=,指标(μμ[我],[j])
,,,,,([我],=,意味着(经销)* 2
,,,,,,,,,,#,马克斯(经销),/,√(* neurons 2))
,,,return (开关)
def 才能_calculate_phi(自我,,x):
,,,C =self.workers
,,,neurons =self.neurons
,,,mu =self.mu
,,,sigmas =self.sigmas
,,,phi =, self.phi =,没有
,,,n =self.n
,,,def heavy_lifting (c,φ):
,,,,,s =,工作[c][1],安康,工作[c] [0]
,,,,,for k,小姐:拷贝列举(xrange(工作[c] [0], [c][1])工作):
null
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这篇文章主要介绍了Python如何实现RBF神经网络,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获、下面让小编带着大家一起了解一下。
Python实现径向基(RBF)神经网络的示例,具体如下:
