rbf 神经网络



核函数是Radial Basis Function核函数的缩写。在机器学习中，它经常被用于支持向量机（SVM）和高斯过程回归（GPR）等算法中。

核函数的表达式为：

K(x, x') = exp(-gamma * ||x - x'||^2)

其中，x和x'是输入样本的特征向量，||.||表示向量的范数，gamma是一个超参数，控制着核函数的形状。

核函数基于样本之间的欧氏距离来度量它们之间的相似度，距离越近相似度越高。

在SVM中，

核函数能够将样本映射到一个高维特征空间，使得原本线性不可分的样本在该空间中变得线性可分。这种非线性映射通过核技巧实现，避免了显式计算高维特征空间的复杂性。

在GPR中，

核函数被用于描述输入样本之间的相关性。具体而言，

核函数衡量了样本之间的相似程度，相似度高的样本之间具有较高的相关性。GPR通过基于已观测样本的协方差矩阵来进行预测，

核函数用于计算协方差矩阵的元素。

需要注意的是，gamma是一个重要的超参数，它决定了

核函数的形状和范围，对算法的性能有着较大的影响。在实践中，我们通常使用交叉验证等技术来选择合适的gamma值。

版权声明：

本文来源网络，所有图片文章版权属于原作者，如有侵权，联系删除。

本文网址：https://www.mushiming.com/mjsbk/7871.html