概率神经网络主要是用来做什么的?

来源：学生作业帮助网编辑：作业帮时间：2024/05/05 22:47:17

概率神经网络主要是用来做什么的?
概率神经网络主要是用来做什么的?

概率神经网络主要是用来做什么的?
作用：这种网络已较广泛地应用于非线性滤波、模式分类、联想记忆和
概率密度估计当中.
概率神经网络是由Specht博士在1989年提出的,它与统计信号处理
的许多概念有着紧密的联系.当这种网络用于检测和模式分类时,可以
得到贝叶斯最优结果.它通常由4层组成.第一层为输入层,每个神经
元均为单输入单输出,其传递函数也为线性的,这一层的作用只是将输
入信号用分布的方式来表示.第二层称之为模式层,它与输入层之间通
过连接权值Wij相连接.模式层神经元的传递函数不再是通常的Sigmoid
函数,而为
g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]
其中,Zi为该层第i个神经元的输入,s为均方差.第三层称之为累加层
,它具有线性求和的功能.这一层的神经元数目与欲分的模式数目相同
.第四层即输出层具有判决功能,它的神经元输出为离散值1和-1（或0
）,分别代表着输入模式的类别.
许多研究已表明概率神经网络具有如下特性：
(1)训练容易,收敛速度快,从而非常适用于实时处理；
(2)可以完成任意的非线性变换,所形成的判决曲面与贝叶斯最优
准则下的曲面相接近；
(3)具有很强的容错性；
(4)模式层的传递函数可以选用各种用来估计概率密度的核函数,
并且,分类结果对核函数的形式不敏感；
(5)各层神经元的数目比较固定,因而易于硬件实现.

预测\分类等都可以的.

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