PNN | 郭飞的笔记

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0x00_读论文 8

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0x10_计算机基础 2

【计算机组成原理】知识体系【操作系统原理】知识体系

0x11_算法平台 15

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0x12_Pandas与numpy 12

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0x13_特征工程 4

【特征工程】归一化/标准化/正则化 Unbalanced Data 数据清洗方法经典数据集

0x21_有监督学习 21

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0x23_深度学习 7

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0x24_NLP 13

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0x25_CV 14

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0x26_torch 11

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0x31_降维 10

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0x32_聚类 5

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0x33_图模型 10

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0x41_统计模型 9

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0x42_概率论 7

常见概率分布随机变量的数字特征 law of large numbers 参数估计概率测度简介概率统计趣题信息熵

0x43_时间序列 10

【时间序列】总览【描述时序】趋势、季节和随机性【描述时序】指数平滑法【统计时序1】工具【统计时序2】平稳性【ARIMA】理论与实现【统计时序】GARCH 【统计时序】Granger因果检验【统计时序】非平稳数据的处理【时间序列】马尔科夫法

0x44_随机过程 2

【随机过程】【随机过程】1

0x51_代数与分析 15

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0x52_方程 2

常微分方程二阶线性偏微分方程

0x53_复分析与积分变换 8

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0x55_数值计算 7

【数值计算】数值逼近【数值计算】数值线性代数【数值计算】数值常微分方程【解方程】scipy.optimize.solve 【数值计算】若干简介【插值】scipy.interpolate 【数值积分】scipy.integrate

0x56_最优化 11

【最优化】理论篇【线性最优化】理论篇【非线性无约束最优化】理论【最优化】应用场景【整数规划】理论【多目标最优化】理论【约束非线性优化】拉格朗日法与KKT 【最小二乘估计】scipy.optimize.leastsq 【cvxopt】最优化库（持续更新中）【最优化】scipy.optimize.fmin 【动态最优化】变分法

0x58_密码学 12

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0x59_应用数学 9

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0x60_启发式算法 8

【GA】遗传算法【PSO】粒子群算法【ACA】蚁群算法【IA】免疫优化算法【DE】差分进化算法【AFSA】人工鱼群算法【SA】模拟退火算法【智能算法】混合智能算法

0x70_可视化 13

【plotly】多图表【plotly】基本图表【matplotlib】设置【matplotlib】面向对象绘图【matplotlib】绘图方法汇总1 【svg】SVG基础知识、Pygal 【seaborn】绘图方法汇总2 【Matplotlib】3D视图【matplotlib】键鼠响应事件【matplotlib】动画【pyecharts】漂亮的可视化【tkinter】GUI设计【reveal.js】ppt

0x80_数据结构与算法 17

【数据结构0】知识体系【数据结构1】线性表【数据结构2】Queue、Stack、heapq 【数据结构3】hash 【数据结构4】递归【数据结构5】搜索【数据结构6】排序（Python）【数据结构7】树理论篇、最小生成树【数据结构7】【Python】Tree 【最小生成树】Prim和Kruskal 【图论】欧拉图、汉密尔顿图【数据结构8】Graph ACDoubleArrayTrie 【数据结构9】动态规划【文章集合】刷题【概率论】趣味小题生成迷宫

0xa0_蒙特卡洛方法 6

【Mento Carlo 1】背后的数学理论【Mento Carlo 2】随机数发生器【Mento Carlo 3】给定分布生成随机数【Python】【scipy】Random Variable 【Python】【numpy】random随机【探索】曲面上均匀随机采样

0xb0_Python语法 18

【Python】基本数据类型【Python】运算符&math 【string】字符串&正则【Python】sys,os,subprocess,exec,eval 【Python】copy 【Python】open&zip&print 【Python】异常和错误【加速】multiprocessing多线程、多进程、并行、numba 【Python】datetime 【Python】pickle&json序列化【Python】collection&itertools&bisect 【Python】【pynput】键鼠控制【Python】requests、bs爬虫【python】web 【python】socket 【python】redis/ES/dbm 【纠错码】BCH 【numpy-financial】金融计算模块

0xd0_设计模式 6

【Python】【面向对象】继承&多态【Python】【面向对象】字段&方法【Python】【面向对象】类的特殊成员【decorator】装饰器【Python】设计模式重构

PNN

2017年12月15日 Author:Guofei

文章归类: old_ann 文章编号: 261

版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，标明原文链接即可。本人邮箱 ✉
原文链接：https://www.guofei.site/2017/12/15/pnn.html

介绍

概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)Specht在1989年提出

结构简单、训练简洁、应用广泛

结构

输入层

用来传递函数

模式层

类似RBF
$f(X,W_i)=\exp[-\dfrac{(X-W_i)^T(X-W_i)}{2\delta^2}]$

求和层

求和层每个神经元对应一个类

输出层

参考文献

《Matlab神经网络原理与实例精解》陈明，清华大学出版社
《神经网络43个案例》王小川，北京航空航天大学出版社
《人工神经网络原理》马锐，机械工业出版社

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