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rbf神经网络算法是什么?RBF神经网络算法是由三层结构组成,输入层至隐层为非线性的空间变换,一般选用径向基函数的高斯函数进行运算;从隐层至输出层为线性空间变换,即矩阵与矩阵之间的变换。RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常,选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。一般情况下,最小正交二乘法聚类中心点的位置是给定的,因此比较适合分布相对规律的数据。而K-means聚类算法则会自主选取聚类中心,进行无监督分类学习,从而完成空间映射关系。RBF网络特点RBF网络能够逼近任意非线性的函数(因为使用的是一个局部的激活函数。在中心点附近有最大的反应;越接近中心点则反应最大,远离反应成指数递减;就相当于每个神经元
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