RBF神经网络 为什么说matlab高斯函数数有很好的局部逼近能力?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-01-18 21:50 标签： 高斯函数
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RBF神经网络 为什么说高斯函数有很好的局部逼近能力?
神经元的激活程度就越低，而激活函数则采用Sigmoid函数或硬限幅函数，而且神经元的输入离该中心点越远，并使用径向基函数（如Gaussian函数）作为激活函数，因此多层感知器是对非线性映射的全局逼近。径向基函数关于N维空间的一个中心点具有径向对称性。RBF网最显著的特点是隐节点错用输入模式与中心向量的距离（如欧氏距离）作为函数的自变量。隐节点的这个特性常被称为“局部特性”RBF神经网络使用局部指数衰减的非线性函数（高斯函数就是一种典型的函数）对非线性输入输出映射进行局部逼近。多层感知器（如BP网络）的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量
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Matlab中RBF神经网络中的高斯函数怎么体现出来啊用newrb么
RBF神经网络中的高斯函数怎么体现出来啊用newrb么
newrb只是设计一个RBF网络。
你所说的高斯函数怎么体现出来，我想你说的是net的参数吧？若是的话net加个点就欧啦~
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rbf神经网络和bp神经网络有什么区别
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毕业论文在做神经网络，已经到后期了可是还是搞不懂这两个的具体区别有同学从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要
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们的结构是完全不一样的，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。。。。其方法一般是梯度下降法RBF是一种前馈型的神经网络，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样。，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。
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。
结构不一样。
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