1.网络结构不同 RBF神经网络主要由输入层、隐含层和输出层组成,隐含层的激活函数通常采用高斯函数或其他径向基函数。而BP神经网络通常包含一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层,隐含层和输出层的激活函数可以是任何非线性函数。 2.学习策略不同 RBF神经网络的学习策略通常是非监督学习和监督学习的组合,非...
BP神经网络与RBF神经网络的不同之处 2.1. 求解(训练)方法的不同 BP神经网络与RBF的主要区别在于求解上的不同 BP的tansig曲线所有参数是在训练中确定 而RBF控制径向基曲线中心、宽的内层参数一般人为确定,只有径向基外层的参数需要训练 BP的常用训练算法 :梯度下降法、LM法 RBF的常用训练算法 :精确求解、OLS求解、...
RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似,二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数,其值在输入空间中无限大的范围内为非零值,因而是一种全局逼近的神经网络; 而RBF神经网络的作用函数是高斯函数,其值在输入空间中有限的范围内为非零值,因而是一种局部逼近的神经网络,...
概率神经网络ProbabilisticNeuralNetwork是广义回归神经网络的拓展，广义回归神经网络用于数值预测，而概率神经...
(1)从网络结构上看。 BP神经网络实行权连接,而RBF神经网络输入层到隐层单元之间为直接连接,隐层到输出层实行权连接。BP神经网络隐层单元的转移函数一般选择非线性函数(如反正切函数),RBF神经网络隐层单元的转移函数是关于中心对称的RBF(如高斯函数)。BP神经网络是三层或三层以上的静态前馈神经网络,其隐层和隐层节...
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基于高斯核的RBF神经网络拓扑结构：第一层输入层：由信号源节点构成，仅起到数据信息的传递作用，对输入...
用途不同前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。最本质的区别可以说是学习方法不同，或者说模型的优化方法不同。
BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向...