newrb 建立的神经网络,net.IW net.LW net.b 到底是什么含义,求大神指点？
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你可以上《神经网络之家》 nnetinfo找一张 《一篇文章读懂径向基神经网络原理》的文章，上面有介绍径向基。
简要来说，IW就是 input weight,输入层到隐层的权重。（注意，这里的权重与输入的计算方式是用dist函数，而不是点乘）
LW,就是layer weight,LW{2,1}就是隐层到输出的权重。
net.b就是阈值，
径向基神经网络的权重不再用点乘，隐层的阈值也不是用加法，所以它们已经不具用“权重、阈值”的物理意义。
只是网络的参数，用于计算， 更详细的，在这小小篇幅就说不完了。
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简要来说，IW就是 input weight,输入层到隐层的权重。（注意，这里的权重与输入的计算方式是用dist函数，而不是点乘）
LW,就是layer weight,LW{2,1}就是隐层到输出的权重。
net.b就是阈值，
径向基神经网络的权重不再用点乘，隐层的阈值也不是用加法，所以它们已经不具用“权重、阈值”的物理意义。
只是网络的参数，用于计算， 更详细的，在这小小篇幅就说不完了。
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