rbf神经网络预测回归

对于回归问题，RBF（径向基函数）神经网络是一种常见的预测模型。RBF神经网络由三个主要部分组成：输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收输入特征，并将其传递给隐藏层。隐藏层中的神经元使用径向基函数来计算输入特征与其权重之间的距离。常见的径向基函数包括高斯函数和多孔径函数。隐藏层的神经元根据距离计算出的值来激活，并将其传递给输出层。

输出层根据隐藏层的激活值和相应的输出权重计算预测值。通常，输出层使用线性函数作为激活函数。

训练RBF神经网络通常使用监督学习方法，如最小均方误差（MSE）或最大似然估计（MLE）。在训练过程中，网络的权重和偏差被调整以最小化预测输出与真实输出之间的差异。

一旦网络训练完成，它可以用于预测新的输入特征对应的输出值。

请注意，RBF神经网络还有其他变体和扩展，具体实现可能会有所不同。