径向基函数（RBF）神经网络在分类中的应用

资 源 简 介

径向基函数（RBF）神经网络在分类中的应用

详 情 说 明

径向基函数（RBF）神经网络是一种特殊的神经网络结构，它利用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，在分类任务中展现出了独特的优势。与传统的多层感知机相比，RBF网络具有更快的训练速度和更好的局部逼近能力。

RBF网络的核心思想是通过计算输入样本与隐藏层中心点的距离来构建特征空间。隐藏层中的每个神经元对应一个径向基函数，常用的基函数包括高斯函数、多项式函数等。当输入数据靠近某个中心点时，对应的神经元会产生较强的响应，这种特性使得RBF网络特别适合处理非线性分类问题。

在分类应用中，RBF网络的训练通常分为两个阶段：首先通过聚类算法（如k-means）确定隐藏层中心点的位置，然后通过线性最小二乘法计算输出层的权重。这种分阶段训练方式大大提高了网络的学习效率。

RBF网络的一个显著特点是其"局部响应"特性，即每个隐藏层神经元只对输入空间中特定区域的样本产生响应。这使得网络在保持较强泛化能力的同时，可以有效避免过拟合问题。在实际应用中，RBF网络常用于模式识别、医疗诊断和金融风险预测等分类场景。