RBF神经网络用于分类与回归

资 源 简 介

RBF神经网络用于分类与回归

详 情 说 明

RBF神经网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，在解决分类和回归问题上展现出独特的优势。其核心思想是通过非线性转换将输入数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的问题变得可解。

网络结构通常包含三层：输入层负责接收原始数据；隐含层由多个径向基函数单元构成，每个神经元对应一个数据中心点；输出层则进行线性加权组合。隐含层采用的径向基函数（如高斯函数）具有局部响应的特性，使得网络能够快速收敛。

对于分类任务，RBF神经网络通过输出层的激活函数将连续值转换为离散类别。在回归问题中，网络直接输出预测值，特别适合处理非线性关系。相比于传统BP网络，RBF的训练速度更快，且不易陷入局部最优。

实际应用中需要注意数据中心点的选择，常见方法包括随机采样、K-means聚类等。网络规模的控制也很关键，过多的隐含节点会导致过拟合。通过交叉验证可以确定最佳参数配置。