RBF神经网络：径向基函数的近似与抑制现象详解

本资源主要聚焦在神经元的近兴奋远抑制现象以及径向基函数神经网络(RBF)的相关知识点。在神经生物学的角度，章节讨论了如何通过数学模型模拟神经元的行为，特别是内兴奋外抑制机制，这在视觉系统中起着关键作用，如图4.4所示，通过函数icxx = Φ(Gi)来描述这种现象，其中x代表输入，ic是感受野的中心，体现了视网膜上特定刺激的影响。 另一方面，资源转向了径向基函数神经网络(RBF网)的详细介绍。RBF网是一种前馈神经网络，由三层结构组成：输入层、隐层和输出层。隐层节点的独特之处在于使用径向基函数作为激活函数，这种函数以中心点为中心，输出强度随输入与中心点距离的增加而减小，表现出明显的局部特性。比如，常用的激活函数有Gaussian函数和Reflectedsigmoid函数，如式(4.1)和(4.2)所示，它们的图形形状分别体现了不同的响应特性。 与多层感知器，如BP网，隐层节点通常使用线性函数和Sigmoid或硬极限函数不同，RBF网的结构更为简洁且学习速度较快。在学习算法部分，章节介绍了基于聚类的学习方法、梯度学习算法和正交最小二乘学习算法，这些方法涉及网络权重的计算和优化过程。此外，还讨论了RBF网的学习动态，以及如何利用其进行非线性函数逼近的实际应用示例。 4.1节详细阐述了RBF网络的结构，包括n个输入、h个隐层节点和m个输出的布局，以及各个参数的作用。输出层的线性或非线性激活函数的选择也对其性能有所影响。理解这些概念对于深入研究神经网络和生物启发的计算模型至关重要，有助于在实际问题中设计和优化RBF网络。