RBFN — 径向基函数网络（Radial Basis Function Network）

事实

用径向基函数做隐藏层的前馈神经网络。

人话

RBFN像广场舞占位：离音箱越近越上头，远一点就淡，远太多就没感觉。

用于小数据分类、回归和函数逼近，训练快但怕高维。

相关概念

• 神经网络
• 核方法
• 监督学习
• 多层感知机（Multilayer Perceptron）

Neural Network
RBFN 是前馈神经网络的一种，隐藏层用径向基函数。

Kernel Method
它把“距离越近越相似”的核思想放进网络里。

Supervised Learning
它常用带标签样本学习分类或回归边界。

MLP
两者都是前馈网络，但它按离中心的距离激活。