RBF（径向基）神经网络
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结构简单、收敛速度款、能够逼近任意非线性函数的网络-径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络。 1988年Broomhead和Love根据生物神经元具有局部响应的原理，将径向基函数引入神经网络中。 径向基函数三层构成的前向网络：输入层，隐含层，输出层 ...
RBF（径向基）神经网络——原来本质就是利用高斯核函数去做函数逼近，类似泰勒展开
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RBF(Radical Basis Function)径向基函数神经网络
参考链接： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html 系统介绍了RBF network https://www.zhihu.com/question/44328472 知乎 RBF网络和BP网络区别 ...
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1.RBF径向基函数 本质上和RBF核函数的SVM很相似，使用径向基函数对数据重新构建，利用 Φ（||X- Xp||）来代替原始的数据向量表示，一共有P个中心，所以获得的新数据有P个维度，此时再对数据进行分类。输出等于W Φ（||X- Xp||），W为需要求解的权重。 数学上是可以对 ...
RBF神经网络
RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层，即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c（记忆样本）之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值，输出层对其做一个线性的组合。 径向基函数： RBF神经网络的训练可以分为两个阶段：第一阶段为无 ...