虎课网为您提供字体设计版块下的BP神经网络与RBF神经网络-SPSS数据分析入门手册图文教程，本篇教程使用软件为SPSS（21），难度等级为新手入门，下面开始学习这节课的内容吧！

1.人工神经网络概述-网络拓扑，网络拓扑是指网络的结构以及神经元之间的连接方式，根据连接方式不同，可分为反馈型人工神经网络和非反馈型人工神经网络。前馈型神经网络、反馈网络和竞争学习网络具体包括如图示。

2.BP神经网络与RBF神经网络-单层感知器，由单层感知器——双层感知器——多层感知器——BP神经网络——RBF神经网络来了解。

3.单层感知器简称SLP，可作为分类器。单输出的SLP，其结构就是单个人工神经元。输入的N个元可谓连续的或二进制的标量信号，具体图表含义如图示。

4.双层感知器实际上实用的最简单的M类分类的感知器也应该是一种双层神经网络模型。它是一个两层前馈神经网络，一层为输入层，另一层具有计算单元，可通过监督学习建立模式判别的能力。

5.多层感知器不能用一超平面完善分割时，需用更复杂结构的感知器，即所谓的“多层感知器”。多层感知器网是由若干层感知器以及可修正的权连接而构成的多层前馈网络。

6.BP神经网络与RBF神经网络-BP神经网络，基于阈值神经元的多层感知器不足，隐含层不直接与外界连接，误差无法直接估计。基于BP算法的多层感知器（BP网络），各计算单元传递函数：Sigmoid函数。

7.BP神经网络与RBF神经网络-BP神经网络，BP即误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元，具体如图示。

8.BP神经网络与RBF神经网络——BP神经网络，BP网络的优点，适合于求解内部机制复杂的问题、具有自学习能力、具有一定的推广、概括能力。BP网络的问题有BP算法的学习速度较慢、网络训练失败的可能性较大、网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导、网络的预测能力。

9.BP神经网络与RBF神经网络-RBF神经网络的背景如图示，RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络，输入层由信号源结点组成，第二层为隐含层。RBF网络的基本思想是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间。

10.BP神经网络与RBF神经网络-RBF神经网络如图示。径向基神经网络的激活函数采用径向基函数，通常定义为空间任一点到某一中心之间欧式距离的单调函数。

11.BP神经网络与RBF神经网络的比较，从网络结构上看BP神经网络隐层单元的传递函数一般选择非线性函数，RBF神经网络隐层单元的传递函数是关于中心对称的RBF，具体如图示。

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