RBF（径向基）神经网络

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RBF神经网络详解 一、 背景知识 1988年，Broomhead、Lowe以及Moody和Darken最早将径向基函数用于神经网络设计。径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF神经网络）是一类常用的三层前馈网络，既可用于函数逼近，也可用于模式分类。与其他类型的人工神经网络相比，RBF网络有生理学基础，结构简单，学习速度快，优良的逼近性能等特点。 二、什么是径向基函数 径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数（RBF）方法。也就是Φ(x,c)=Φ(∣∣x− 阅读详情

转载：https://www.cnblogs.com/pinking/p/9349695.html

只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：

  1. 什么是径向基函数
  2. RBF神经网络
  3. RBF神经网络的学习问题
  4. RBF神经网络与BP神经网络的区别
  5. RBF神经网络与SVM的区别
  6. 为什么高斯核函数就是映射到高维区间
  7. 前馈网络、递归网络和反馈网络
  8. 完全内插法
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#神经网络 #机器学习 #深度学习
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机器学习算法——神经网络4（RBF神经网络） RBF(Radial Basis Function,径向基函数)网络是一种单隐层前馈神经网络。它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层是对隐层神经元输出的线性组合。 所以，RBF神经网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入层到隐层的变换是非线性的，从隐层到输出层的变换是线性的。RBF神经网络结构如下图所示。 其中，我们称之为径向基函数，最常见的径向基函数是高斯径向基函数（或称为“高斯核函数”或者RBF核函数）。高斯核函数定义如下： 其中，是第i个神经元的中心点，为高. 阅读详情

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第二层为隐藏层，隐藏层节点数视所描述问题的需要而定，隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数，该函数是局部响应函数，具体的局部响应体现在其可见层到隐藏层的变换跟其它的网络不同。《43案例分析》中介绍：径向基函数的激活函数是以输入向量和权值向量（注意此处的权值向量并非隐藏层到输出层的权值，具体看下面的径向基神经元模型结构）之间的距离||dist||作为自变量的。输出层神经元的作用函数为线性函数，对隐含层神经元输出的信息进行线性加权后输出，作为整个神经网络的输出结果。

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