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RBF神经网络是指使用RBF作为激活函数的三层神经网络，它的拓扑结构如下：其中，每一个隐节点代表一个RBF函数，最终模型的输出就是多个RBF函数之和,如下：用于建模的输入输出数据如下：在matlab中如下实现一个RBF神经网络运行结果如下：(1)第5、6行代码是输入用于建模的数据(2)第9、10行代码是用于构建一个RBF神经网络，并使用构建好的网络进行预测其中，newrb用于构建一个RBF神经网络，完整入参共有6个参数：net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF

CNN卷积神经网络常用于图片识别，是深度学习中常用的模型。本文简单快速了解卷积神经网络是什么东西，并展示一个简单的示例。C代表卷积层，P代表池化层，F代表全连接层。卷积神经网络主要的、朴素的用途是图片识别。即输入图片，然后识别图片的类别，例如输入一张图片，识别该图片是猫还是狗。

常见的RBF神经网络包括径向基神经网络、概率神经网络、广义回归神经网络等等。下面我们介绍这几种常见的RBF神经网络。

机器学习中的模型非常的多，但如果要问有没有这样的一个模型，它的训练误差为0，那么就非RBF神经网络莫属了！下面我们来聊聊，为什么RBF神经网络的训练误差为0。

有些朋友学习了BP神经网络，却认为RNN很遥远，或者有些朋友学了RNN，却不知它的意义，这两者差不多就是同一个东西，因此不妨来聊聊BP是如何演变出RNN的，以此加深对两者的了解。

BP神经网络是一个经典、有效的算法，即使时至今日，在传统的"小数据"领域仍有卓越的拟合效果。而BP神经网络的更大贡献是，它开启了后来的CNN\RNN等深度学习模型的大门。本文简单讲解BP神经网络是与深度学习CNN的关系。

《老饼讲解-BP神经网络》感知机(perceptron)由Rosenblatt在1957提出，用于解决二分类问题。而matlab的感知机神经网络是在此基础上进行拓展，可以兼容多输出。感知机与BP无关，但感知机是最基础的神经网络模型。本文梳理并讲解matlab如何实现感知机神经网络和matlab内部是如何实现的。

为什么BP神经网络一般使用tansig,相信这是很多人的困惑。我们不妨来分析tansig和logsig的属性、特性、导数等方面，找出为什么倾向使用tansig的原因.

径向基神经网络(RBF)常见的有精确径向基,径向基,概率神经网络,广义回归神经网络.网上已经有非常多文章讲述这几种网络,本文企图主要讲述径向基神经网络的思想,数学表达式,参数意义,和讲述matlab里的径向基是如何实现的(不是工具箱的使用方法,是自写代码重现工具箱的效果).开始,径向基神经网络原理吧一、思想(一) 问题有一组原始数据点：现在要找到一条光滑曲线拟合这6个数据点。(二) RBF的解决思路RBF的解决思路如下图：从图中可以看到，RBF神经网络解决该问题的思想就

本文从曲线拟合角度讲解神经网络隐神经元的数学本质。进一步简化对神经网络的理解

本文主要介绍BP神经网络的数学表达式，通过结构设置，展示对应的数学表达式

newrb----matlab神经网络工具箱使用教学首先献上一个自己编写能跑得过的demo（2012实测能跑过）：x1 = 1:0.2:10;x2 = -5:0.2:4;X = [x1;x2]; %注意中间是分号Y = sin (X(1,:))+X(2,:);net = newrb(X, Y, 0, 2) %以X，Y建立径向基网络，目...

精确径向基神经网络在matlab中使用newrbe建立。这里小编不得不说，newrbe实际是newrb(径向基)神经网络的特殊情况，newrbe的结构与newrb完全一样，只不