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RBF神经网络
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2018-06-16 05:07:29
阅读次数: 3
特点:单隐层、前馈、局部逼近
φ的形式一般为高斯函数,
σ为常数,反映函数的宽度,σ越小,函数越有选择性。
φ的值域是[0,1],样本点与中心点越相似,φ值越大,这个神经元越被激活,所以是局部逼近。
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转载自
blog.csdn.net/rona1/article/details/80702075
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