径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

1. 引言

径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布。RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。

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2. 算法原理

2.1 网络结构

RBF网络的基本组成包括：

1. 输入层：接收原始特征。假设输入特征为 x = ( x 1 ,