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深度学习（5）——RBF算法简介
深度学习
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前言：rbf算法用的不多，但他的思想引用到局部逼近，能够更快求解参数，在未来的发展应该不错 简介 RBF网络能够逼近任意非线性的函数。 可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。 有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、 模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网 络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致 全局
DC童生
2018-07-06
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