RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数

资 源 简 介

RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数

详 情 说 明

RBF神经网络作为一种高效的前馈神经网络，其核心特点在于隐层采用径向基函数作为激活函数。本文所述的实现方案中，隐层选择了标准的Gaussian径向基函数，这种选择使得网络具有局部响应的特性，每个隐节点只在输入空间特定区域产生显著输出。

网络结构设计中，输出层采用线性激活函数，这种配置使得网络能够处理回归类问题。值得注意的是，该实现中的所有关键参数（包括数据中心、扩展常数和输出权值）都采用梯度下降法进行优化，统一设置了0.001的学习率。这种一致的优化策略简化了参数更新的实现过程。

具体实现中，隐节点数设置为10个，这是一个需要根据具体问题调整的超参数。各参数的初始化策略也颇具特色：输出权值在[-0.1,0.1]区间随机初始化，数据中心初始值分布在[-1,1]范围内，而扩展常数则从[0.1,0.3]区间随机选取。这种初始化方案有助于避免参数陷入局部最优，并为梯度下降提供良好的起点。

输入设计方面，采用了[0,1]范围内的随机阶跃输入，这种输入模式可以充分测试网络对不同输入状态的响应能力。整体实现展示了RBF神经网络在参数学习和函数逼近方面的典型应用方式。