Вероятностные нейронные сети (PNN-сети) - нейронные
сети, в которых плотность вероятности принадлежности классам оценивается
посредством ядерной аппроксимации. Вероятностные нейронные сети имеют слоистую
структуру. В простейшем случае есть три слоя - входной, радиальный и выходной.
Каждому обучающему примеру соответствует один элемент радиального слоя.
Каждому классу соответствует один выходной элемент, который соединен только
с радиальными элементами, относящимися к его классу. Выходной элемент суммирует
сигналы всех радиальных элементов, принадлежащих к его классу. Нормированные
значения выходных сигналов позволяют оценить вероятности принадлежности
классам.
Вероятностная сеть, оценивающая вероятности принадлежности входных
векторов к трем классам.
