RBF神经网络

【代码】广义回归-自实现代码

作者 : 老饼 发表日期 : 2022-06-09 04:50:14 更新日期 : 2023-03-02 06:23:16
本站原创文章,转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》www.bbbdata.com



本文是笔者细扒matlab神经网络工具箱newgrnn的源码后

去除冗余代码,重现的简版newgrnn代码,代码与newgrnn的结果完全一致

通过本代码的学习,可以完全细节的了解广义回归神经网络的实现逻辑





  01. 广义回归神经网络代码实现  



本节展示如何不依赖软件包自实现广义回归神经网络的代码



    广义回归-自实现代码    


function testGrnnNet()
%本代码来自 www.bbbdata.com
%本代码模仿matlab神经网络工具箱的newgrnn神经网络,用于训练《广义回归神经网络》,
%代码主旨用于教学,供大家学习理解newgrnn神经网络原理

%--------生成训练数据-------------------
x1 = 1:1:10;   
X  = [ x1; x1];    
y  = sin(X(1, :)) + X( 2, :);
test_x = [2 3]'; %测试数据
%---------参数预设----------------------
spread = 2;  %扩展系数

%------调用自写Grnn函数获得广义回归神经网络-----------------
[w21,b2,w32] = trainGrnnNet( X,y,spread )
py = predictGrnnNet(w21,b2,w32,test_x)    %模型预测
%------调用matlab神经网络工具箱训练广义回归神经网络
net=newgrnn(X,y,spread);        % 用工具箱设计广义回归网络
pyByBox =  sim(net, test_x)    % 工具箱对测试数据的预测结果  

% -------检查自写代码与工具箱的结果是否一致------------------------------
testResult = isequal( py, pyByBox); 
disp(['testIsequal = ',num2str(testResult)]);
web('www.bbbdata.com')
end

% 广义神经网络的生成函数
function [w21,b2,w32] = trainGrnnNet(X,y,spread)
%生成广义神经网络只要将输入输出存到w21,w32中,
%再用spread生成影响径向基宽度的b2就可以
w21 = X'; 
w32 = y;
b2 = ones( size(X,2), 1)*sqrt( -log(.5))/spread;
end

% 广义神经网络的预测函数
function y = predictGrnnNet(w21,b2,w32,X)
y = [];
for i = 1:size(X,2)
  cur_x = X(:,i);
  hv    = b2.*sqrt(sum((ones(size(w21,1),1)*cur_x' - w21).^2,2)); % 计算隐节点的值
  ha    = exp(-(hv.*hv));                                         % 计算隐节点激活值
  cur_y = w32*(ha./sum(ha));                                      % 计算输出  
  y     = [y,cur_y];
end
end


版本:matlab 2014b





     代码运行结果  


代码运行结果如下
 
1、训练好的网络参数
 


2、与工具箱结果的比较
✍️PASS
从运行结果可以看到,
自写代码与工具箱的结果一样
说明扒出的逻辑与工具箱的一致






  02. 代码结构简要说明  


本节对代码的结构进行简要说明


    代码结构说明    


代码包含了三个函数
  具体如下
 
👉1. testGrnnNet:测试用例主函数,直接运行时就是执行该函数   
 
1、数据:生成一个2输入1输出的训练数据,              
 2、用自写的函数构建一个广义回归网络,与用网络进行预测
 3、使用工具箱newgrnn训练一个广义回归网络             
     比较自写函数与工具箱训练结果是否一致              


 👉2. trainGrnnNet:训练主函数                                                    
 
 训练一个广义回归神经网络                            

 👉3. predictGrnnNet:预测主函数                                                
 
 传入需要预测的X,与网络的权重矩阵,即可得到预测结果









 End 


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