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2021-11-28 10:42:00
径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network, RBF NN)
径向基函数神经网络(Radical Basis Function Neural Network, RBF NN): 1988 年由 John Moody和Christian J Darken提出了一种网络结构，属于前向型神经网络，理论上可以任意精度逼近任意连续函数，适合解决分类问题。
径向基函数神经网络特征：
网络结构为三层前向网络
输入层到隐藏层无权重连接
隐藏层的激活函数为径向基函数（RBF)
从输入层到隐藏层的变换时非线性的
从隐藏层到输入层的变换时线性的
径向基函数（RBF ):某种沿径向对称的标量函数，通常定义为空间中某点到另外一个中心点的欧氏距离的单调函数。如果某点离中心点距离较远，则函数取值很小。
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