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他们的结构是完全不一样哗山的。。。。
BP是通过不断的调整神慎段经元的权值来逼近最小误差的。。其方法一般是梯度下降法
RBF是一种前馈型宽芦誉的神经网络,也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的,的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样,高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。。
BP是通过不断的调整神慎段经元的权值来逼近最小误差的。。其方法一般是梯度下降法
RBF是一种前馈型宽芦誉的神经网络,也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的,的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样,高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。。
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结构不一样。
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