rbf神经网络（RBF神经网络）

简介：

rbf神经网络是一种基于径向基函数的神经网络。它的主要特点是使用径向基函数来对神经元进行激活，并在中间层使用该函数来对数据进行变换。这种神经网络具有很好的非线性逼近能力，并且具有很好的解释性和可扩展性。在很多实际应用中都取得了很好的效果。

多级标题：

1.基本概念

2.结构和训练

3.应用领域

内容详细说明：

1.基本概念

rbf神经网络是一种基于径向基函数的神经网络，由于其结构图像中隐藏层中各神经元的输出函数是径向对称的，故名为径向基函数神经网络。

rbf神经网络是一种前向型和有监督的神经网络，其核心是一个中间层，由大量的径向基函数构成，它们负责将输入数据从原始空间映射到一个高维的特征空间中。这些径向基函数通常选择高斯函数，来衡量样本与中心点之间的距离，并将这个距离作为激活函数的参数。中间层的输出通过输入到输出层来产生网络的最终输出。

2.结构和训练

rbf神经网络采用前向式结构，由输入层、隐含层和输出层组成。其中隐含层采用径向基函数作为激活函数，输出层采用线性函数作为激活函数。rbf神经网络的训练分为两个过程：选择径向基函数和确定各神经元的参数。

确定径向基函数时，需要通过有监督的训练方法来学习。常用的方法有随机向量量化（RVQ）和k均值聚类（K-means）。

在确定径向基函数之后，需要确定隐藏层神经元的参数，一般采用最小二乘法。在这个过程中，需要在数据集中寻找网络输出和实际输出之间的误差，并对误差进行优化，以确定每个径向基函数的中心和分散度。

3.应用领域

由于rbf神经网络具有很好的非线性逼近能力，因此在很多实际应用中都被广泛应用。比如说rbf神经网络可以用于数据挖掘中的聚类、分类，也可以用于模式识别中的人脸识别、指纹识别等等。此外，rbf神经网络还可以应用于机器视觉中的目标检测、跟踪、图像分割等领域。