rbf深度学习的神经网络

RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层的神经元使用径向基函数（Radial Basis Function）来计算其输出。常见的径向基函数包括高斯函数、多维逆距离权值函数等。

RBF神经网络的训练包括两个步骤：中心点的确定和权值的计算。其中，中心点可以使用聚类算法进行确定，例如k-means聚类算法。权值可以使用最小二乘法进行计算。

与其他深度学习模型相比，RBF神经网络具有较快的训练速度和较好的泛化性能。它在模式识别、分类和回归等领域有广泛应用。