Bibliotecas: Clase de Redes Neurales RBF
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Clase de Redes Neurales RBF:
La clase implementa una red neural de funciones de base radial (Radial Basis Function Network - RBFN).
Aqui se lleva a cabo la implementación clásicade una RBFN consistente de dos capas de neuronas: neuronas de la capa oculta con función de activación por simetría radial y la capa de salida con función de activación lineal y sigmoide.
La función de activación de la capa de salida se selecciona automáticamente durante el entrenamiento de la red en función de los datos de prueba. para el rango de -1 to 1 se aplica la tangente hiperbólica, para el rango 0 .. 1 se aplica el sigmoide. Si los datos de prueba están fuera del rango -1 .. 1, no se utiliza la función de activación.
El uso de la clase se muestra en los ejemplos adjuntoa: Test_RBFN_XOR - aprendizaje de la función "OR exclusivo", Test_RBFN_MUL_ADD - aprendizaje de la multiplicación y suma de enteros. Se entiende que los archivos de la clase y los ejemplos se ubicarán en la misma carpeta.
Autor: Yury Kulikov