RBF神经网络与BP神经网络区别

RBF神经网络与BP神经网络在结构和工作原理上有明显的区别。以下是它们的主要区别：

1. 结构差异：
- BP神经网络可以包含多个隐藏层，而RBF神经网络只有一个隐藏层。
- 在BP神经网络中，隐藏层单元之间通过权值连接，而在RBF神经网络中，输入层到隐藏层之间是直接连接，隐藏层到输出层之间是通过权值连接。

2. 转移函数差异：
- 在BP神经网络中，隐藏层单元的转移函数一般选择非线性函数。
- 而在RBF神经网络中，隐藏层单元的转移函数一般是中心对称的高斯函数。

3. 全局和局部逼近：
- BP神经网络是全局逼近网络，即网络中的每个参数都对输出结果有影响。每次输入新的样本时，网络中所有神经元的权值都要更新，因此学习速度较慢。
- RBF神经网络是局部逼近网络，也就是说，在网络输入空间的某个局部区域，只有少数几个连接神经元会影响网络的输出。每次输入时，只有与输入样本向量较为接近的神经元才会活跃起来，对应的权值才会更新，其他权值保持不变。

这些区别使得BP神经网络和RBF神经网络在应用和性能上有所不同。BP神经网络适用于复杂的非线性问题，而RBF神经网络适用于局部逼近和分类问题。