几种神经网络的简单区别和适用范围

本文探讨了RBF神经网络与BP神经网络的区别,BP网络学习速率固定,训练时间较长,而RBF网络具有更好的逼近性能和全局最优特性,训练速度快。同时,介绍了灰色理论与神经网络的异同,两者都处理黑箱系统,但灰色理论基于数学理论,神经网络模仿人脑结构。

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RBF和BP神经网络之间的区别在哪?

bp神经网络学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,BP算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。

灰色理论和BP神经网络之间的区别在哪?

先说共同点,二者都可以看做事黑箱,即内部结构不确切知道的系统,不同的是灰色理论是基于现有数学理论,而神经网络是基于人脑的物理模型。


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