rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

1 个人就好? 2024-05-17 08:06:00
最佳回答
1.rbf 的泛化能力在多个方面都优于bp 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, bp网络的结构要比rbf 网络简单。2. rbf 网络的逼近精度要明显高于bp 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, rbf 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得rbf 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。3. rbf神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,rbf网络可以任意精度逼近任意的非线性函数,且具有全局逼近能力,从根本上解决了bp网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分离学习,收敛速度快。4. 他们的结构是完全不一样的。bp是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。rbf是一种前馈型的神经网络,也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的,的激励函数是一般是高斯函数和bp的s型函数不一样,高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。5. bp神经网络学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,bp算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。 20210311
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