PyTorch-Radial-Basis-Function-Layer:使用PyTorch的RBF图层模块的实现

PyTorch径向基函数（RBF）层 使用PyTorch的RBF层/模块的实现。 RBF层是常规人工神经网络中使用的激活函数的替代方法。 通常，RBF网络中的每个RBF层后面都有一个线性层。 在RBF层中，将计算和缩放输入与多个称为中心的位置之间的距离。 然后，将RBF应用于每个缩放距离。 IE， 其中x是输入，phi是径向基函数，sigma是比例因子，c是中心。 通常，通过对数据进行聚类来找到中心位置。 这对于具有许多RBF层的RBF网络是不切实际的。 在这种实施方式中，中心和比例因子通过梯度下降进行训练，这允许具有许多RBF层的RBF网络。 特征 径向基函数（RBF）层 少数径向基函数 通过梯度下降而不是聚类训练的中心和比例因子 示范 在演示中，RBF网络用于学习玩具分类问题的决策边界。