python实现神经网络 什么是rbf神经网络？
什么是rbf神经网络？
径向基函数全称为径向基函数，中文名为“径向基函数”。RBF神经网络是径向基函数神经网络。
rbf神经网络和bp神经网络有什么区别？
1. RBF网络的泛化能力在许多方面都优于BP网络，但在解决精度要求相同的问题时，BP网络的结构比RBF网络简单。
2. RBF网络的逼近精度明显高于BP网络，几乎可以达到完全逼近，设计非常方便。网络可以自动添加神经元，直到满足精度要求。但随着训练样本的增加，RBF网络的隐层神经元数目远高于前者，这使得RBF网络的复杂度大大增加，结构过大，计算量也随之增加。
3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈神经网络。RBF神经网络能以任意精度逼近任意非线性函数，具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题。而且，该算法拓扑结构紧凑，结构参数可以分离和研究，收敛速度快。
它们的结构完全不同。BP算法通过不断调整神经元权值来逼近最小误差。一般采用梯度下降法。RBF是一种前馈神经网络，即通过不断调整权值来逼近最小误差。径向基函数的激励函数一般为高斯函数，不同于BP的S型函数。高斯函数通过输入和函数中心点之间的距离来计算权重。
5. BP神经网络的学习速率是固定的，因此BP神经网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂的问题，BP算法的训练时间可能很长，这主要是由于学习速度慢。RBF神经网络是一种高效的前馈网络，具有其它前馈网络所不具备的最佳逼近性能和全局最优特性，具有结构简单、训练速度快等优点。
rbf神经网络生成运动轨迹是什么原理？
在多分类中，CNN的输出层一般是softmax。在我接触的RBF中，如果没有特殊情况，应该是径向基函数。在DNN兴起之前，RBF由于其良好的局部逼近能力而被广泛应用于支持向量机的核函数中。当然，我们熟悉RBF神经网络（即以RBF函数作为激活函数的单隐层神经网络）。
如果将RBF作为卷积神经网络的输出，我认为如果没有特殊的应用背景，它不是一个好的选择。至少从概率的角度来看，RBF不具备与softmax一样好的概率特性。
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仅供参考。径向基函数定义及计算公式参考：
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