rbf神经网络和bp神经网络,rbf神经网络百度百科

1、rbf神经网络算法是什么?

RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。

一般情况下，最小正交二乘法聚类中心点的位置是给定的，因此比较适合分布相对规律的数据。而K-means聚类算法则会自主选取聚类中心，进行无监督分类学习，从而完成空间映射关系。

RBF网络特点

RBF网络能够逼近任意非线性的函数(因为使用的是一个局部的激活函数。在中心点附近有最大的反应；越接近中心点则反应最大，远离反应成指数递减；就相当于每个神经元都对应不同的感知域)。

可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。

有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢，比如BP网络。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、rbf神经网络原理

rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接pnn神经网络和rbf神经网络。

当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。

这样，网络由输入到输出的映射是非线性的，而网络输出对可调参数而言却又是线性的。网络的权就可由线性方程组直接解出，从而大大加快学习速度并避免局部极小问题。

扩展资料

BP神经网络的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量，而激活函数采用Sigmoid函数。各调参数对BP网络的输出具有同等地位的影响，因此BP神经网络是对非线性映射的全局逼近。

RBF神经网络的隐节点采用输入模式与中心向量的距离（如欧式距离）作为函数的自变量，并使用径向基函数（如Gaussian函数）作为激活函数。神经元的输入离径向基函数中心越远，神经元的激活程度就越低（高斯函数）。

RBF网络的输出与部分调参数有关，譬如，一个wij值只影响一个yi的输出（参考上面第二章网络输出），RBF神经网络因此具有“局部映射”特性。

参考资料来源：

3、Rbf神经网络原理

rbf神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function）。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。

4、RBF神经网络的缺点！

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

5、帮忙求翻译小弟全部分数奉上 10

你好，我在大学里学得就是英语专业，你的问题就交纵然吧
译文如下
卡尔曼滤波（KF法）是申请了若干年亲随一/ INS组合最佳的GPS模块。最近，在人工智能（AI）为基础的一些技术已经被提出来取代氟化钾，以消除其inadequa -连锁商店一些。主要不足有关的KF的GPS / INS整合利用是有必要的传感器误差每一个预定义的Accu -率随机模型。此外，关于协方差信息值前两惯导和GPS数据以及（即方差和相关时间）每个传感器系统被称为准确的统计特性。
几个人工智能 - 基于GPS / INS组合结构采用多层每次ceptron神经网络（MLPNN），径向基函数神经网络（RBF网络）和自适应神经元模糊推断- ence系统（ANFIS）进行了报道的GPS / INS整合。这些方法背后的所有主要的想法是哩话筒的最新动态车辆通过培训期间的GPS信号的可用性AI模块。实证模型，亲正如事实移民局输出（位置或速度），并提供了对应的惯导系统的位置或速度误差可以在更新过程中（培训）制定的程序。在GPS中断的情况下，这种模式运作，以纠正在INS输出不准确的预测模式。现有的人工智能全部 - 基于模型涉及在一定时间瞬间移民局位置或在同一瞬间速度的惯性导航系统误差。这种模式的主要缺点是它们不能弥麦克风移民局移民局在任何位置或速度误差在更新过程的趋势。因此，在相当长的GPS超出年龄的情况下，现有的人工智能为基础的模型之一的，不得capableof提供可靠和准确的定位解决方案，尤其是战术和低成本的系统。此外，最近公布的一些结果表明，氟化钾可能超越在全球定位系统外的几秒钟岁的人工智能为基础的一些技巧。这是由于不准确的线性动态模型惯导系统误差的一步利用。这种线性化模式运作阿德- quately仅在短期长期的GPS中断。在长期的GPS中断的情况下，忽略非线性和非平稳增长的错误部分大型价值和整体状况恶化，荷兰国际集团的准确性。对不适当的惯性传感器的随机模型的负面影响也出现在长期全球定位系统中断情况。

6、全局逼近和局部逼近神经网络

全局逼近网络是指该网络需要对所有权值进行修正，而局部只需要修正一小部分权值

7、前馈型神经网络常用于什么

1.主要应用包括感知器网络。按内容而分布在网络某一处，可以存储一个外部信息。而每个神经元以分散的形式存储在感知器上。网络的分布对存储有等势作用。这种分布式存储是神经系统均匀分布在网络上的自身具备的特点。在大脑的反射弧层里面，对应感知的存储应用。
2.主要应用于BP网络。也叫多层前馈网络。模拟人脑，分配匀称，达到自主学习功效。每个大脑皮层细胞在识别各列和和各类的存储信息时，进行自动排列和分配，运算。可以链接训练记忆样本与样本输出的联系。
3.主要应用于RBF网络。就是径向基函数神经网络。可以对周围环境进行识别和判断，处理模糊甚至不规则的推理，模仿人类识别细胞，识别图像，识别声音。对难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近，以及时间序列分析。

8、rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。