RBF（径向基函数）神经网络

径向基函数（RBF）神经网络 自己的总结： 1、输入层到隐藏层之间不是通过权值和阈值进行连接的，而是通过输入样本与隐藏层点之间的距离（与中心点的距离）连接的。 2、得到距离之后，将距离代入径向基函数，得到一个数值。数值再与后边的权值相乘再求总和，就得到了相应输入的输出。 3、在训练网络之前，需要确定中心点的个数，和中心点的位置。以及求出隐藏层各径向基函数的方差（宽窄程度）。和隐藏层和输出层之间的权

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