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,非监督...
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...
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...
从理论上,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要差别在于各使用不同的作用函数,BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数,其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值,而RBF网络的作用函数则是局部的。 1. 7.RBF神经网络与BP神经网络的比较 RBF神经网络与BP神经网络都是非线性多层前向网络,...
BP神经网络与RBF神经网络的区别主要在于中间层。RBF神经网络的中间层使用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）进行输入向量与样本向量之间的欧氏距离计算，输出层则计算这些RBF值的线性组合。RBF网络通常具有三层结构，包括输入层、中间层和输出层。中间层的RBF函数对输入进行非线性变换，以便于输出层训练...
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。
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百度试题 结果1 题目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。答( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏
RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程没有任何区别。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具