RBF神经网络

RBF神经网络是一种径向基函数神经网络，它使用径向基函数作为激活函数。RBF神经网络具有自学习和泛化能力，能够逼近任意复杂的非线性关系，具有良好的分类和回归能力。它的核心思想是利用径向基函数的局部性质来逼近目标函数。RBF神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层中的神经元采用高斯核函数作为激活函数。RBF神经网络的训练过程通常包括两个步骤：首先确定隐藏层中神经元的数量和位置，然后使用最小二乘法等方法对网络参数进行训练。RBF神经网络在模式识别、信号处理、自动控制等领域都有广泛的应用。