机器学习 之 RBF

回忆一下普通BP网络，每个节点只是简单加上，然后一个**函数。 而RBF网络，是所有的取平方和开根，径向基函数实际上就是欧氏距离。 任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数，标准的一般使用欧氏距离（也叫做欧式径向基函数），尽管其他距离函数也是可以的。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k ( ∣ ∣ x − x c ∣ ∣ ) = e − ∣ ∣ x − x c ∣ ∣

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