最近刚学的rbf和其他的两个神经网络算法，rbf是径向基函数，rbf是有很强的逼近能力、分类能力和学习能力，可以无限进的逼近非线性函数；rbf神经网络由一个输入层、隐含层、输出层，结构简单收敛速度快；
rbf（径向基函数）神经网络，rbf神经网络的激活函数是以欧氏距离为自变量，函数一般为高斯函数；由图片可以看出，当dist越小时，R函数越大，dist是权值向量w与输入向量x的欧氏距离；b为阈值主要是调整神经元的灵敏度；rbf的隐含层是非线性映射，将数据从低维转化为高维，然后从高维容易线性可分；rbf的输出层是线性的，进行线性的调整；rbf的输入层仅仅是传输数据；激活函数在rbf的隐含层，输出层是对数据进行线性组合；
