什么是RBF神经网络？

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种基于径向基函数的神经网络模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成。

在RBF神经网络中，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。隐藏层的神经元负责将输入数据映射到高维特征空间中，通过计算输入数据与每个神经元的距离来确定神经元的激活程度。

隐藏层的输出作为输入传递给输出层，输出层通常是一个线性层，用于将隐藏层的输出进行加权求和得到最终的输出结果。

RBF神经网络具有以下特点：
1. 非线性映射能力：通过径向基函数的非线性特性，RBF神经网络可以处理非线性问题。
2. 高维特征空间：隐藏层将输入数据映射到高维特征空间中，有助于提取更多的特征信息。
3. 局部逼近能力：每个隐藏神经元只对输入数据的某个局部区域有响应，可以实现对不同区域的局部逼近。