给出一个包含3个输入特征和3个输出的RBF神经网络，每个RBF神经元使用高斯函数作为激活函数，使用随机梯度下降算法来训练这个神经网络的权重的RBF实例

以下是一个包含3个输入特征和3个输出的RBF神经网络的示例代码，使用高斯函数作为激活函数，使用随机梯度下降算法来训练神经网络的权重：

import numpy as np


class RBF:
    def __init__(self, num_inputs, num_neurons, num_outputs):
        self.num_inputs = num_inputs
        self.num_neurons = num_neurons
        self.num_outputs = num_outputs

        self.centers = np.random.rand(num_neurons, num_inputs)
        self.weights = np.random.rand(num_neurons, num_outputs)

    def gaussian(self, x, c, s):
        return np.exp(-1 * np.linalg.norm(x - c) ** 2 / (2 * s ** 2))

    def forward(self, input_data):
        output = np.zeros((self.num_neurons, self.num_outputs))

        for j in range(self.num_neurons):
            for k in range(self.num_outputs):
                output[j, k] = self.gaussian(input_data, self.centers[j], 1)

        return np.dot(output, self.weights)

    def train(self, input_data, target):
        output = self.forward(input_data)

        error = target - output

        for j in range(self.num_neurons):
            for k in range(self.num_outputs):
                self.weights[j, k] += 0.1 * error[k] * self.gaussian(input_data, self.centers[j], 1)

        return np.sum(error ** 2)

在上面的代码中，我们定义了一个名为“RBF”的类，它有三个成员函数：初始化函数“__init__”、高斯激活函数“gaussian”和前向传递函数“forward”以及一个训练函数“train”。

在初始化函数中，我们定义了一些网络的结构特征：输入特征数(num_inputs)、隐层神经元数量(num_neurons)和输出数量(num_outputs)，并使用随机向量作为隐层中心和权重的初始值。

在高斯激活函数中，我们根据一个输入向量、一个中心向量和一个标准偏差计算神经元的激活模式。

在前向传递函数中，我们根据激活模式和权重计算输出向量。

在训练函数中，我们计算网络输出与目标输出之间的误差，并对每个权重进行调整。在这种情况下，我们使用常数“0.1”来控制学习率。

使用以上代码，您可以创建一个新的RBF实例并开始训练。