RBF Neural Network

其结构如下图所示:

$\phi(\mathbf{x-c}) = exp(-\frac{1}{2\sigma^2}||\mathbf{x-c}||^2)$

网络的参数主要包括三种：径向基函数的中心、方差和隐含层到输出层的权值

• 训练
  
  1. 通过非监督方法得到径向基函数的中心(聚类)和方差，通过监督方法（最小均方误差）得到隐含层到输出层的权值。
  2. 所有参数都通过监督方法（最小均方误差）学习得到