RBF神经网络基函数

RBF神经网络的基函数是高斯函数。基函数的作用是将输入数据进行空间变换，用来计算输入数据与中心向量的距离，从而确定神经元的激活程度。在RBF神经网络中，高斯函数是一种常用的径向基函数，它的函数图像是两边衰减且径向对称的。当选取的中心与输入数据（查询点）很接近时，高斯函数对输入数据有真正的映射作用，而当中心与输入数据很远时，输出结果趋于0，所以只有与查询点很近的点才对输入数据起作用，这就是RBF神经网络的局部逼近特性。