本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/RBF神经网络与BP神经网络都是常用的两种用于回归预测的神经网络, 本文通过对两种神经网络的对对,简单快速了解两种神经网络的特色与区别 一、RBF与BP模…
对于一些大型、复杂的数据集,BP神经网络可能更具优势。而对于一些小型、特殊分布的数据集,RBF神经网络可能更合适。 训练时间和收敛性:根据对训练时间和收敛性的要求,也可以选择不同的神经网络。如果对训练时间有较高的要求,那么RBF神经网络可能是更好的选择。如果对收敛性有更高的要求,那么BP神经网络可能更合适。 经...
RBF神经网络在PID控制中有着广泛的应用,主要是用于优化PID控制器的参数。通过将RBF神经网络应用于PID控制器,可以实现对控制参数的自适应调整,以提高控制系统的性能。RBF神经网络的非线性映射能力可以更好地适应复杂系统的非线性特性,提供更精确的控制效果。结论无法简单地回答RBF神经网络和BP神经网络哪个更好,因为两者各...
BP神经网络与RBF神经网络 主要内容 一：神经网络的背景知识 二：BP神经网络三：RBF神经网络 四：两种神经网络的比较 人工神经网络简介 人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是基于仿生学理论上的对人脑某些已知结构的模仿。它将人脑的神经元连接方式加以抽象。用大量的神经元节点组成一个庞大的...
一、 BP神经网络与RBF神经网络的相同之处 1.1. 用途相同 1.2. 思想相同 二、 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 2.2. 隐节点个数确定的方法不同 2.3. 求解精度的不同 三、附录: BP的学习目录:老饼|BP神经网络-BP入门 ...
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...
(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...
RBF神经网络与BP神经网络都是非线性多层前向网络,它们都是通用逼近器。对于任一个BP神经网络,总存在一个RBF神经网络可以代替它,反之亦然。但是这两个网络也存在着很多不同点,这里从网络结构、训练算法、网络资源的利用及逼近性能等方面对RBF神经网络和BP神经网络进行比较研究。
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,...