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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？1. RBF網(wǎng)絡(luò)的泛化能力在許多方面都優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)

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

1. 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題時(shí)，BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)比RBF網(wǎng)絡(luò)簡單。

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算法通過不斷調(diào)整神經(jīng)元權(quán)值來逼近最小誤差。一般采用梯度下降法。RBF是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即通過不斷調(diào)整權(quán)值來逼近最小誤差。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)通過輸入和函數(shù)中心點(diǎn)之間的距離來計(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，需要較長的訓(xùn)練時(shí)間。對于一些復(fù)雜的問題，BP算法的訓(xùn)練時(shí)間可能很長，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)簡單、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點(diǎn)。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成運(yùn)動(dòng)軌跡是什么原理？

在多分類中，CNN的輸出層一般是softmax。在我接觸的RBF中，如果沒有特殊情況，應(yīng)該是徑向基函數(shù)。在DNN興起之前，RBF由于其良好的局部逼近能力而被廣泛應(yīng)用于支持向量機(jī)的核函數(shù)中。當(dāng)然，我們熟悉RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即以RBF函數(shù)作為激活函數(shù)的單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

如果將RBF作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，我認(rèn)為如果沒有特殊的應(yīng)用背景，它不是一個(gè)好的選擇。至少從概率的角度來看，RBF不具備與softmax一樣好的概率特性。

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僅供參考。徑向基函數(shù)定義及計(jì)算公式參考：