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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。

概述 构筑一个稳固的生产系统，应该是每个Basis的任务。SAP提出了HA的概念，用以保护当遇到紧急情况时如何最大可能的保护生产系统。这个HA的概念，只是不幸的与常说的硬件级的HA同名。事实上，在SAP的HA概念中，Cluster只是其中的保护手段之一，还有其它对SAP服务的保护。 本文试图通过分布式SAP系统的架设，来阐述如何完成并最大程度地保护SAP应用、实现高可用度的过程。

在这篇提交中，我实现了一个径向基函数 (RBF) 神经网络，用于预测混沌时间序列预测。 特别是设计了一个 Mackey Glass 时间序列预测模型，该模型可以使用过去的时间样本预测几步的值。 RBF 是使用传统的梯度下降学习算法训练的，核函数是高斯核，其中心和散布是从 K-mean 聚类算法获得的。

这是我自己整理的一份关于PI的文档，里面涉及了PI安装后Basis的操作，以及一些实验性的工作。