徑向基網路不需要像bf網路一樣進行訓練， rbf網路建立就可以使用。
資料中心從樣本輸入中選取 。 一般來說 ， 樣本密集的地方中心點可以適當多些 ， 樣本稀疏的地方中心點可以少些 ； 若資料本身是均勻分布的 ，中心點也可以均勻分布 。 總之 ， 選出的資料中心應具有代表性 。 徑向基函式的擴充套件常數是根據資料中心的
散布而確定的 ， 為了避免每個徑向基函式太尖或太平 ， 一種選擇方法是將所有徑向基函式的擴充套件常數設為：max(d)/sqrt(2m),m為資料中心點數，max(d)為所選資料中心之間的最大距離 。
資料中心的自組織選擇。常採用各種動態聚類演算法對資料中心進行自組織選擇，在學習過程中需對資料中心的位置進行動態調節 。 常用的方法是 k-means 聚類，其優點是能根據各聚類中心之間的距離確定各隱節點的擴充套件常數。由於 rbf 網的隱節點數對其泛化能力有極大的影響，所以尋找能確定聚類數目的合理方法，是聚類方法設計rbf網時需首先解決的問題。除聚類演算法外還有梯度訓練方法資源分配網路ran等。
徑向基神經網路rbf網路與bf網路的區別：
bp網路用於函式逼近時，權值的調節採用的是負梯度下降法，這種調節權值 的方法有它的侷限性，既存在著收斂速度慢和區域性極小等缺點。而徑向基神經網路在逼近能力、分類能力和學習速度等方面均優於bo網路。
從理論上講，rbf網路和bp網路一樣可近似任何的連續非線形函式，兩者的主要差別在於各使用不同的作用函式，bp網路中的隱層節點使用的是sigmoid函式，其函式值在輸入空間中無限大的範圍內為非零值，而rbf網路的作用函式則是區域性的。
徑向基神經網路 matlab
結構簡單 收斂速度款 能夠逼近任意非線性函式的網路 徑向基函式 radial basis function，rbf 網路。1988年broomhead和love根據生物神經元具有區域性響應的原理，將徑向基函式引入神經網路中。徑向基函式三層構成的前向網路 輸入層，隱含層，輸出層。本章還會介紹概率神經網...
RBF（徑向基函式）神經網路
今天學習了rbf神經網路，裡面有一些概念個人覺得不是很好理解。rbf神經網路是一種單隱層前饋神經網路，如下所示rbf rbf神經網路一共分為三層，第一層為輸入層即input layer，由訊號源節點組成 第二層為隱藏層即圖中中間的黃球，隱藏層中神經元的變換函式即徑向基函式是對中心點徑向對稱且衰減的非...
機器學習 徑向基函式（RBF）神經網路
目錄 一 什麼是基函式 二 什麼是徑向基函式 三 為什麼rbf神經網路使用乙個徑向基函式作為隱含層的啟用函式 四 引數訓練 五 rbf網路 vs bp網路和 svm 著名的傅利葉變換是指 n個有參 權值 的正 余弦三角函式基的和式可以等價的表示任意乙個週期函式，這裡的 基 和我們數學中說的座標基或向...