RBF神经网络学习算法及与多层感知器的比较

最新推荐文章于 2025-06-23 13:08:01 发布
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分类专栏： 神经网络与深度学习 文章标签： RBF神经网络 K-means聚类 多层感知器 比较 学习算法与实现
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本文介绍了RBF神经网络的学习算法，包括采用K-means聚类算法确定数据中心，以及监督学习算法和实现。同时，文章对比了RBF神经网络与多层感知器网络的特点。

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对于RBF神经网络的原理已经在我的博文《机器学习之径向基神经网络（RBF NN）》中介绍过，这里不再重复。今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比。

一、RBF神经网络学习算法

广义的RBF神经网络结构如下图所示：


N-M-L结构对应着N维输入，M个数据中心点centers，L个输出。

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