径向基函数神经网络表达式

径向基函数神经网络表达式如下：

f(x) = Σj=1 to M wj * φ(||x - cj||)

其中，f(x)为网络输出，M为径向基函数的数量，wj为径向基函数的权重，cj为径向基函数的中心，φ为径向基函数。

该表达式表示径向基函数神经网络的输出是径向基函数的权重和径向基函数的输入的线性组合。

相关问题

如何利用Python中的numpy库实现高斯径向基函数，并应用于RBF神经网络的隐藏层？请提供一个简单的实例代码。

为了更好地掌握径向基函数（RBF）神经网络中高斯径向基函数的实现和应用，你可以参考《Python实现径向基RBF神经网络详解》这本书。它通过实例代码展示了如何利用Python中的numpy库来实现高斯径向基函数，并将其应用于神经网络的隐藏层。

参考资源链接：[Python实现径向基RBF神经网络详解](https://wenku.csdn.net/doc/7o29525u4u?spm=1055.2569.3001.10343)

高斯径向基函数是一个以输入数据点和中心点之间的欧氏距离为基础的函数，其表达式为 `exp(-||x - mu||^2 / (2 * sigma^2))`，其中 `x` 表示输入数据点，`mu` 是径向基函数的中心，`sigma` 是宽度参数。在RBF神经网络中，每个隐藏层神经元都采用一个高斯径向基函数作为激活函数。

以下是一个简单的实例代码，展示了如何使用numpy库来计算高斯径向基函数：

import numpy as np

def gaussian(x, mu, sigma):
    

参考资源链接：[Python实现径向基RBF神经网络详解](https://wenku.csdn.net/doc/7o29525u4u?spm=1055.2569.3001.10343)