求推荐简单粗暴的RBF神经网络api

Somebody丶 2017-04-11 10:46:30

做毕设要用C++设计一个RBF网络，但是网上搜到的mxnet，caffe都太庞大了，一时半会儿看不懂，也有点大材小用，有没有专门针对神经网络的api

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利用RBF神经网络，将三容水箱正常工作数据和故障数据进行分类，达到故障检测目的。

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。 1.项目背景对半导体刻蚀机进行故障诊断，首先需要采集获取半导体刻蚀机刻蚀过程的数据，并对数据进行分析和处理工作。本篇文章的半导体刻蚀机原始数据来自于LAM9600等离子刻蚀机加工晶元时的运行状态数据。本篇主要介绍半导体刻蚀机刻蚀过程数据前期的预处理工作，主要包括如下内容：半导体刻蚀机数据的分析、半导体刻蚀机故障数据的表现特征以及异常数据的提取，然后对半导体刻蚀机故障数据...

标题 Rbf(*args) A class for radial basis function interpolation of functions from N-D scattered data to an M-D domain. Parameters ---------- *args : arrays x, y, z, ..., d, where x, y, z, ... are the coordinates of the nodes

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创极端气温、降雨与洪水之间有一定的联系写作猫。根据1958～2007年广西西江流域极端气温、极端降雨和梧州水文站洪水数据，以第5章相关分析所确定的显著影响梧州水文站年最大流量的测站的相应极端气候因素(表4.22)为输入，建立人工神经网络模型。4.5.1.1BP神经网络概述(1)基于BP算法的多层前馈网络模型采用BP算法的多层前馈网络是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层的前馈网的应用中，如图4.20所示的三层前馈网的应用最为普遍，其包括了输入层、隐层和输出层。图4.20典型

多层前向BP网络的问题：从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此，算法很有可能陷入局部极值，使训练失败；1)局部极小化问题：从数学角度看，传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法，它要解决的是一个复杂非线性化问题，网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的，这样会使算法陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败。优点：实现简单，计算简单。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力地提高，预测能力也提高。

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