径向基 pytorch

在PyTorch中，径向基函数（Radial Basis Function）是一种常用的激活函数，用于神经网络的非线性变换。径向基函数可以将输入数据映射到高维特征空间，从而增加模型的表达能力。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.RBF函数来实现径向基函数。该函数接受两个参数：输入数据和中心点。输入数据可以是一点到原点的距离，也可以是到某一中心点的距离。函数会根据距离计算径向基函数的值，并返回结果。

使用径向基函数可以将输入数据映射到高维特征空间，从而使得模型可以更好地拟合非线性关系。径向基函数在机器学习中有广泛的应用，例如在支持向量机（SVM）和径向基神经网络（RBFN）中都有使用。

总结起来，径向基函数是一种常用的激活函数，可以将输入数据映射到高维特征空间，从而增加模型的表达能力。在PyTorch中，可以使用torch.nn.RBF函数来实现径向基函数的计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习——径向基函数（RBF）神经网络](https://blog.csdn.net/CHWB2580/article/details/107552164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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