深度学习--神经网络基础算法--BP/RBF算法理论

目录 一 BP神经网络（隐层层数不做限制） 1 前提 1）神经元的层次为3层（隐层只有一层），神经元的连接结构为全连接形式 2）激活函数使用S型函数 3）权重的学习算法，使用BP算法 2 训练阶段 1）数学符号解释 2）损失函数（采用平方和损失，对单个样本的损失） 3）计算FP 4）计算BP 5）权重更新（使用梯度下降算法） 二 RBF神经网络（径向基神经网络，隐层仅有一层） 1 前提 1）神经元

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