【简述】Matlab中的RBF径向基神经网络

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RBF神经网络广泛应用于数值预测，它以RBF为激活函数，每个隐节点有着较强的局部性是它的特色

本文先简要回顾RBF神经网络的一些思想与概念，然后介绍matlab中的RBF神经网络

通过本文，可以了解matlab的RBF神经网络是什么，具有什么特点

   01. RBF径向基神经网络简要回顾    

本节先简要回顾RBF径向基神经网络的思想、表达式、和网络拓扑图

    RBF径向基神经网络思想回顾     

RBF径向基神经网络主要就是用一些径向基来拟合目标曲线，如下
 

    RBF径向基神经的数学表达式回顾     

RBF径向基神经网络的数学表达式形式如下
    
每个exp部分就代表一个径向基曲线(曲面、曲面)，
其中
  ：控制了各个径向基的中心           
      ：控制了各个径向基的宽度            
  ：控制了径向基的高度               
     ：控制了径向基在y轴上的偏移        

    RBF径向基神经的拓扑图回顾     

RBF径向基神经网络的网络拓扑图如下：
    
可见,RBF神经网络是一个三层的网络：输入层、隐层和输出层
 称为输入层到隐层的权重   
 称为输入层到隐层的阈值      
    称为隐层到输出层的权重     
 称为隐层到输出层的阈值     

    02. matlab中的径向基神经网络    

本节介绍matlab中的径向基神经网络newrbe与newrb

并展示newrbe与newrb的区别与它们各自的特色

    matlab中的径向基神经网络    

在matlab中一共提供了newrb和newrbe两个函数来创建径向基神经网络，
👉1.newrbe:使用精确求解方法构建径向基神经网络
👉2.newrb  :使用OLS求解方法构建径向基神经网络 
两者有相似之处，但又略有区别，下面分别介绍两者，快速了解两者的核心特色

   newrbe和newrb构建的RBF神经网络-对比    

下面分别介绍newrb和newrbe，从中理解使用newrb和newrbe的区别
newrb-构建的径向基
newrbe使用的是精确求解方法,网络最终的误差会为0，
但径向基会比较多，因为它以所有样本为中心生成径向基，有多少个样本就有多少个径向基
  
为什么newrbe构建出来的网络会误差为0？
这是因为径向基足够多时，输出层的参数个数大于样本个数，因此必能求得精确解
详细可参考《RBF神经网络-算法原理-精确求解》
newrb-构建的径向基
newrb使用的则是OLS求解的方法，它的径向基相对会更少一些，
newrb先设定一个目标误差，在满足目标误差为前提下，只挑选一部分样本作为中心生成径向基
   
易知，在目标误差为0时，newrb就约等于newrbe

好了，以上就是Matlab中的RBF径向基神经网络newrb和newrbe的介绍~

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