广义回归神经网络 GRNN（General Regression Neural Network）广义回归神经网络是基于径向基函数神经网络的一种改进。结构分析：可以看出，这个结构与之前我们所讲过的径向基神经网络非常相似，区别就在于多了一层加和层，而去掉了隐含层与输出层的权值连接。1.输入层为向量，维度为m，样本个数为n，线性函数为传输函数。2.隐藏层与输入层全连接，层内无连接，隐藏层神经元个数与样本
转载
2023-08-16 17:21:24
278阅读
1.算法描述实时的人群异常行为识别是一项极具挑战的工作，具有较高的现实意义和社会需求，快速准确地判断出异常行为并及时预警，一直是我们探索的方向。传统的机器学习算法虽然具有较好的行为识别效果，但是算法的性能严重依赖于人工设计特征，且特征的采用依赖于特定的问题，这就使得算法的泛化能力不足。卷积神经网络作为一种深度模型，因其不需要手动设计特征，可直接作用于原始输入的特性，具有更强的学习和表达能力，在图像
转载
2023-12-28 11:08:27
208阅读
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们
转载
2023-12-10 11:40:05
42阅读
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 GRNN建立在非参数核回归基础上，以样本数据为后验条件，通过执行诸如Parzen非参数估计，从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后，直接计算出因变量对自变量的回归值。GRNN不需要设定模型的形式，但是其隐回归单元的核函数中有光滑因子，它们的
转载
2023-10-01 13:16:33
116阅读
基于麻雀搜索算法优化的广义回归神经网络(GRNN)预测 文章目录基于麻雀搜索算法优化的广义回归神经网络(GRNN)预测1.GRNN 神经网络概述2.GRNN 的网络结构3.GRNN的理论基础4.运输系统货运量预测相关背景5.模型建立6.麻雀搜索算法优化GRNN7.实验结果8.参考文献9.Matlab代码 摘要：本文介绍基于麻雀搜索算法优化的广义神经网络(GRNN)预测，并将其应用于货物量预测 1
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 实时的人群异常行为识别是一项极具挑战的工作，具有较高的现实意义和社会需求，快速准确地判断出异常行为并及时预警，一直是我们探索的方向。传统的机器学习算法虽然具有较好的行为识别效果，但是算法的性能严重依赖于人工设计特征，且特征的采用依赖于特定的问题，这就使得算法的泛化能力不
转载
2023-12-18 22:59:25
146阅读
GRNN广义回归神经网络以及相关概念 小小白入坑系列，欢迎大佬的指教!算法网上铺天盖地的，我只是把自己对算法的理解和学习经验发到了这个帖子里面把GRNN和RBF做一个对比，就会发现有以下区别：在实现上面，GRNN仅与RBF的输出层不同都对非线性数据具有很好的拟合效果在实际拟合过程中，数据比较优秀的时候，RBF的效果很好，不过在数据精准度比较差的时候，GRNN有很大优势，因为GRNN用的非参数估计
转载
2023-09-22 21:12:00
41阅读
线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1 准备工
转载
2023-08-05 15:56:20
124阅读
假设你想要建立一个模型，根据某特征\(x\)，例如商品促销活动，近期广告，天气等来预测给定时间内顾客到达商场的数量\(y\),我们知道泊松分布可以很好的描述这个问题。那么我们怎样来建立这个问题的回归模型呢？幸运的是泊松分布是指数族分布，所以我们可以使用广义线性回归模型（GLM），本文将介绍广义线性模型来解决这个问题。 更一般的，在考虑回归和分类问题，我们需要考虑在特征\(x\)下\(y\)的值，为
原创
2023-05-18 15:28:22
104阅读
逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种，接下来我们来解释为什么是这样的？1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的，在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示，比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 η是natural parameter，T(y)是充分统计量，exp−a(η)是起到归一化作用。 确定了T、a、b， 我们就可以确定某个参数为η的指
转载
2023-08-12 22:05:16
121阅读
目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
转载
2023-07-23 17:41:55
159阅读
GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测程序分为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序（前者）、BP和GRNN效果比较程序（后者）注意：由于是比较两种网络结果，需要先运行前者后运行后者，以保证两网络使用了相同的数据进行训练。%清空环境变量
clc;
clear all
close all
nntwarn off;
%载入数据
load data;
% 将数据分成训练和预测两类
GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRN
原创
2022-10-10 15:42:46
341阅读
# 广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network）
## 1. 简介
广义回归神经网络是一种用于解决回归问题的机器学习模型。与传统的线性回归模型不同，神经网络具有更强大的表征能力和非线性拟合能力。
在本文中，我们将使用Python代码来解释广义回归神经网络的工作原理，并演示如何使用该模型来解决一个简单的回归问题。
## 2. 神经网络的结构
原创
2023-08-02 10:50:46
95阅读
你需要弄明白的问题： 1.回归算法1.线性回归 其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。线性模型有两种：一种是线性关系，另一种是非线性关系。若曲线是一条直线，则为一元线性回归；若是超平面，则是多元线性回归；否则是非线性回归，常见的非线性回归包括多项式回归、逻辑回归。通过样本学习映射关系f:x->y，得到的预测结果y是连续值变
1. 理论概述广义回归神经网络CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者DonaidF. Specht 在1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化
转载
2023-09-08 16:52:45
288阅读
在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。其中，OvR是指将多个标签类别中的一类作为类别1，其他所有类别作为类别0，分别建立多 个二分类模型，综合得出多分类结果的方法。MvM是指把好几个标签类作为1，剩下的几个标签类别作为0，同样分别建立多个二分类模型来得出多分类结
转载
2023-10-08 11:17:04
106阅读
1.算法描述广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。 GRNN是RBF的一种改进，结构相似。区别就在于多了一层求和层，而去掉了隐含
转载
2023-08-12 19:32:39
158阅读
现在目前用的最多的三种神经网络是CNN，LSTM，GRU。其中，后两者都是RNN的变种，去年又给RNN发明了个SRU（优点是train RNN as fast as CNN）,SRU以后再讲，目前先消化了这个GRU再说。 GRU，Gated Recurrent Unit，门控循环单元。意思大概理解就是在RNN上多加了几个门，目的和LSTM基本一样，为了加强RNN神经网络的记忆能力。&nb
转载
2023-08-24 09:41:17
103阅读
神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐
转载
2023-10-07 19:09:51
87阅读
