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径向基神经元欠叠

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径向基网络被训练为用目标输出响应特定输入。然而，因为径向基神经元的分布程度太低，网络需要许多神经元。

定义 21 个输入 P 和相关目标 T。

P = -1:.1:1;
T = [-.9602 -.5770 -.0729  .3771  .6405  .6600  .4609 ...
      .1336 -.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647  .0988 ...
      .3072  .3960  .3449  .1816 -.0312 -.2189 -.3201];
plot(P,T,'+');
title('Training Vectors');
xlabel('Input Vector P');
ylabel('Target Vector T');

函数 NEWRB 可快速创建一个逼近由 P 和 T 定义的函数的径向基网络。除了训练集和目标，NEWRB 还使用了两个参量，分别为误差平方和目标与分布常数。径向基神经元的分布设置为非常小的数量。

eg = 0.02; % sum-squared error goal
sc = .01;  % spread constant
net = newrb(P,T,eg,sc);
NEWRB, neurons = 0, MSE = 0.176192

要检查网络是否以平滑方式拟合该函数，请定义另一组测试输入向量，并用这些新输入对网络进行仿真。将结果绘制在与训练集相同的图上。测试向量显示该函数已过拟合！如果有更高的分布常数，网络可以做得更好。

X = -1:.01:1;
Y = net(X);
hold on;
plot(X,Y);
hold off;