RBF神经网络-神经网络PPT，适合初学者，讲课PPt
RBF神经网络
RBF是一种三层前向网络
第一层为输入层，由信号源结点组成；
第二层为隐含层，隐单元的变换函数是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；
第三层为输出层，它对输入模式的作用做出相应；
从输入空间到隐含层空间的变换是非线性的，而从隐含层空间的输出层空间变换是线性的。
b为阈值，用于调整神经元的灵敏度。
RBF神经网络的激活函数采用距离函数，并且使用RBF函数（Gaussian函数）作为激活函数。RBF函数关于n维空间的一个中心点具有径向对称性，而且神经元的输入离该中心点越远，激活程度越低。
激活函数是以输入向量与权值向量之间的距离||dis||作为自变量。一般表达式为：
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