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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)”。

你想過一個叫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題時，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)，幾乎可以達到完全逼近，設(shè)計非常方便。網(wǎng)絡(luò)可以自動添加神經(jīng)元，直到滿足精度要求。但隨著訓練樣本的增加，RBF網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)目遠高于前者，這使得RBF網(wǎng)絡(luò)的復雜度大大增加，結(jié)構(gòu)過大，計算量也隨之增加。

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，該算法拓撲結(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)中心點之間的距離來計算權(quán)重。

5. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習速率是固定的，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對于一些復雜的問題，BP算法的訓練時間可能很長，這主要是由于學習速度慢。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、訓練速度快等優(yōu)點。

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，圖像識別。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常通過構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)來處理。

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，也可以作為學習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)的簡單的權(quán)值反向傳播調(diào)整策略。它可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性函數(shù)；