c++ rbf神经网络

C知道：RBF神经网络是一种基于径向基函数（Radial Basis Function）的神经网络模型。它的基本思想是通过选择合适的径向基函数，将输入数据映射到高维特征空间中，然后通过线性组合这些特征来进行分类或回归。

RBF神经网络由三层构成：输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数，常用的径向基函数有高斯函数、多项式函数等。输出层根据任务类型选择不同的激活函数，如Sigmoid函数用于二分类问题，线性函数用于回归问题。

训练RBF神经网络通常使用最小二乘法或者最大似然法，通过调整径向基函数的参数和输出层权重来优化模型。RBF神经网络在处理非线性问题和高维数据上具有一定的优势，并且对噪声的鲁棒性较好。

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