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bp和rbf的区别

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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,这种调节权值的方法有它的局限性,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。
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导读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,这种调节权值的方法有它的局限性,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。

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,这种调节权值的方法有它的局限性,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。

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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,这种调节权值的方法有它的局限性,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。
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