bp和rbf的区别
BP网络用于函数逼近时,权值的调节采用的是负梯度下降法,这种调节权值的方法有它的局限性,既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。
从理论上讲,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要差别在于各使用不同的作用函数,BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数,其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值,而RBF网络的作用函数则是局部的。
BP网络用于函数逼近时,权值的调节采用的是负梯度下降法,这种调节权值的方法有它的局限性,既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。
从理论上讲,RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数,两者的主要差别在于各使用不同的作用函数,BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数,其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值,而RBF网络的作用函数则是局部的。