简述BP网络与RBF网络的不同。
①RBF网络只有一个隐层，而BP网络的隐层可以是一层也可以是多层的。②BP网络的隐层和输出层其神经元模型是一样的；而RBF网络的隐层神经元和输出层神经元不仅模型不同，而且在网络中起到的作用也不一样。③RBF网络的隐层是非线性的，输出层是线性的。然而，当用BP网络解决模式分类问题时，它的隐层和输出层通常选为非线性的。当用BP网络解决非线性回归问题时，通常选择线性输出层。④RBF网络的基函数计算的是输入向量和中心的欧氏距离，而BP网络隐单元的激励函数计算的是输入单元和连接权值间的内积。⑤RBF网络使用局部指数衰减的非线性函数（如高斯函数）对非线性输入输出映射进行局部逼近。BP网络的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量，而激活函数则采用Sigmoid函数或硬限幅函数，因此BP网络是对非线性映射的全局逼近。RBF网络最显著的特点是隐节点采用输入模式与中心向量的距离（如欧式距离）作为函数的自变量，并用径向基函数（如Gauss函数）作为激活函数。径向基函数关于N维空间的的一个中心点具有径向对称性，而且神经元的输入离该中心越远，神经元的激活程度就越低。隐层节点的这个特性常被称为“局部特性”。
举一反三
内容
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下列选项中属于反馈型神经网络的是？ A: Hopfield网络 B: 多层感知器网络 C: RBF网络 D: 受限玻尔兹曼机
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BP网络属于
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智能神经元就是具有（ ），并可以通过一定的学习规则在一类或几类函数中调整其处理元。 A: 广义神经网络 B: BP神经网络 C: RBF网络 D: 都不对
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BP网络的说法
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BP网络是多层前馈网络，Hopfield网络是全互联反馈网络。