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什么是rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

徑向基函數(shù)全稱為徑向基函數(shù)，中文名為“徑向基函數(shù)”。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

rbf是什么簡(jiǎn)稱？

徑向基函數(shù)全稱為徑向基函數(shù)，中文名為“徑向基函數(shù)”。

你想過(guò)一個(gè)叫RBF的核函數(shù)嗎？RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力在許多方面都優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)，但在解決精度要求相同的問(wèn)題時(shí)，BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比RBF網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單。

2. RBF網(wǎng)絡(luò)的逼近精度明顯高于BP網(wǎng)絡(luò)，幾乎可以達(dá)到完全逼近，設(shè)計(jì)非常方便。網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)添加神經(jīng)元，直到滿足精度要求。但隨著訓(xùn)練樣本的增加，RBF網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)目遠(yuǎn)高于前者，這使得RBF網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度大大增加，結(jié)構(gòu)過(guò)大，計(jì)算量也隨之增加。

3. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能優(yōu)良的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意非線性函數(shù)，具有全局逼近能力，從根本上解決了BP網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問(wèn)題。而且，該算法拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊湊，結(jié)構(gòu)參數(shù)可以分離和研究，收斂速度快。

它們的結(jié)構(gòu)完全不同。BP算法通過(guò)不斷調(diào)整神經(jīng)元權(quán)值來(lái)逼近最小誤差。一般采用梯度下降法。RBF是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即通過(guò)不斷調(diào)整權(quán)值來(lái)逼近最小誤差。徑向基函數(shù)的激勵(lì)函數(shù)一般為高斯函數(shù)，不同于BP的S型函數(shù)。高斯函數(shù)通過(guò)輸入和函數(shù)中心點(diǎn)之間的距離來(lái)計(jì)算權(quán)重。

5. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率是固定的，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。對(duì)于一些復(fù)雜的問(wèn)題，BP算法的訓(xùn)練時(shí)間可能很長(zhǎng)，這主要是由于學(xué)習(xí)速度慢。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效的前饋網(wǎng)絡(luò)，具有其它前饋網(wǎng)絡(luò)所不具備的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn)。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？

圖像檢測(cè)，圖像識(shí)別。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常通過(guò)構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理。

常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括感知器網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)（徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

（1）感知器網(wǎng)絡(luò)：又稱感知器網(wǎng)絡(luò)，主要用于模式分類，也可以作為學(xué)習(xí)控制和基于模式分類的多模態(tài)控制；（2）返回傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種基于sigmoid函數(shù)的簡(jiǎn)單的權(quán)值反向傳播調(diào)整策略。它可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性函數(shù)；