| dbo:abstract
|
- Generalized regression neural network (GRNN) is a variation to radial basis neural networks. GRNN was suggested by D.F. Specht in 1991. GRNN can be used for regression, prediction, and classification. GRNN can also be a good solution for dynamical systems. GRNN represents an improved technique in the neural networks based on the nonparametric regression. The idea is that every training sample will represent a mean to a radial basis neuron. (en)
- Sieć uogólnionej regresji (ang. Generalized Regression Neural Network, GRNN) – sieć neuronowa łącząca zalety sieci radialnej i sieci MLP. W warstwie radialnej, będącej tu odpowiednikiem pierwszej warstwy ukrytej, wykorzystywane są neurony radialne, dokonujące grupowania danych wejściowych. Warstwa ta może się składać z bardzo dużej liczby neuronów, co odpowiada wykryciu w zbiorze danych wejściowych dużej liczby skupień danych. Druga warstwa składa się tylko z dwóch neuronów sumujących (tzw. neuronu mianownikowego i neuronu licznikowego) i jest nazywana warstwą regresyjną. Neuron wyjściowy wykonuje tylko jedno działanie, w wyniku którego powstaje iloraz wyników obu neuronów sumujących. Można wykazać, że w sieci GRNN uzyskuje się najlepszą estymację wymaganej wartości wyjściowej w sieciach regresyjnych. (pl)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 3444 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| rdfs:comment
|
- Generalized regression neural network (GRNN) is a variation to radial basis neural networks. GRNN was suggested by D.F. Specht in 1991. GRNN can be used for regression, prediction, and classification. GRNN can also be a good solution for dynamical systems. GRNN represents an improved technique in the neural networks based on the nonparametric regression. The idea is that every training sample will represent a mean to a radial basis neuron. (en)
- Sieć uogólnionej regresji (ang. Generalized Regression Neural Network, GRNN) – sieć neuronowa łącząca zalety sieci radialnej i sieci MLP. W warstwie radialnej, będącej tu odpowiednikiem pierwszej warstwy ukrytej, wykorzystywane są neurony radialne, dokonujące grupowania danych wejściowych. Warstwa ta może się składać z bardzo dużej liczby neuronów, co odpowiada wykryciu w zbiorze danych wejściowych dużej liczby skupień danych. (pl)
|
| rdfs:label
|
- General regression neural network (en)
- Sieć uogólnionej regresji (pl)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
