径向基函数网络

资 源 简 介

径向基函数网络

详 情 说 明

径向基函数网络（RBFN）是一种特殊的前馈神经网络结构，其核心特征在于采用单隐藏层设计和独特的径向基函数作为激活机制。与传统多层感知机不同，这类网络无需依赖反向传播算法进行训练。

隐藏层神经元具有空间局部响应特性，每个神经元对应输入模式空间中的特定区域。当输入数据落入某个神经元的响应范围时，该神经元会通过径向基函数（通常采用高斯函数）产生显著激活，这种局部激活模式使网络能够高效学习数据中的局部特征。

网络训练过程通常分两阶段：先通过聚类等方法确定隐藏层中心点位置，再通过线性方法计算输出层权重。这种结构在函数逼近、模式识别等任务中展现出优秀的非线性建模能力。