rbf神经网络与bp神经网络的比较(rbf与bp神经网络)

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大家好，今天来介绍rbf神经网络与bp神经网络的比较(bp与rbf的区别)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

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，因此网络的收敛速枝首度慢，需要猛敏较长的猛知数训练时间。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。

bp和rbf的区别

BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种首世差调节权值的方法有它的者皮局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网返橘络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。

　　从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要差别在于各使用不同的作用函数，BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数，其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而RBF网络的作用函数则是局部的。

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

RBF与BP神经网络的区别

https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724

https://www.zhihu.com/question/27823925/answer/38460833

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