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标题: 为什么说BP网络是全局逼近，而RBF网络是局部逼近？谢谢各位大侠！ [打印本页]

作者: 天目雪蕊 时间: 2012-4-24 22:39
标题: 为什么说BP网络是全局逼近，而RBF网络是局部逼近？谢谢各位大侠！
如题！为什么说BP网络是全局逼近，而RBF网络是局部逼近？主要体现在哪里？谢谢各位大侠！

作者: 天目雪蕊 时间: 2012-4-24 22:41
自己先顶一下！~谁来告诉我呀~

作者: 天目雪蕊 时间: 2012-4-26 17:20
经过这两天的苦思冥想和上网查阅资料，终于对这个问题有了一定的理解，希望对具有同样困惑的人有所帮助。
所谓局部逼近是指目标函数的逼近仅仅根据查询点附近的数据。而事实上，对于径向基网络，通常使用的是高斯径向基函数，函数图象是两边衰减且径向对称的，当选取的中心与查询点（即输入数据）很接近的时候才对输入有真正的映射作用，若中心与查询点很远的时候，欧式距离太大的情况下，输出的结果趋于0，所以真正起作用的点还是与查询点很近的点，所以是局部逼近；而BP网络对目标函数的逼近跟所有数据都相关，而不仅仅来自查询点附近的数据。所以是全局逼近。
说的有点罗嗦，不知道说清楚了没有?欢迎大家探讨

作者: □.□ 时间: 2012-5-14 15:34
好样的，顶一下。我不是很懂，刚刚接触神经网络！

作者: 啊啊啊木 时间: 2012-5-24 13:59
晕乎乎。。。。。。。。

作者: 飞连天 时间: 2012-7-27 20:28
BP网络本身的算法容易陷入局部最优而无法自拔，所以现在就有用遗传算法进行优化取得全局最优的的方法。

作者: qdbjit 时间: 2012-11-28 11:59
是个好东西~~~~~~~~~~~~

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