【前言】RBF神经网络-学前解说

来喽！学习RBF神经网络喽！RBF神经网络实在是太简单了，我们都没必要多说什么，在这里就直接说说课程内容安排，然后跟着内容一步一步就会上手了。

一、BP神经网络-学前解说

有些同学被其它RBF神经网络的资料弄得非常头痛，但其实它是一个再简单不过的模型了，只需要get到它的核心、一点就通了。跟着这个教程，一步一步来，慢慢就会知道它到底是一个什么东西了。

下面我们来看看教程里都有些什么内容 ：

1️⃣RBF神经网络-快速上手：这里短短几篇文章，相信大家马上就大概知道它是个什么东西了。

2️⃣RBF神经网络-模型训练：在上面我们已经知道RBF模型了，这里可以让大家快速弄清楚它是怎么训练的。

3️⃣RBF神经网络-建模详述：上面了解了RBF的基础内容，在这里正式说建模时应该怎么使用RBF神经网络。

4️⃣RBF神经网络-spread优化：spread参数是最重要的超参数，这里展示应该怎么它。

5️⃣RBF神经网络-相关实验：这里展示一系列的实验，帮助大家感性认识RBF神经网络的特性。

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其实《快速上手》和《模型训练》，都是为了让大家弄懂RBF神经网络的一些基本内容，知道它是个什么东西。而《建模详述》和《spread优化》则是在实际建模时的流程和需要注意的事项，看完就知道该怎么建模、该怎么调参了。

而最后的《相关实验》是因为建模时我们会引入一些理论、可能有些抽象，所以展示这些实验来帮助大家增加感性理解，例如spread设太大会产生数值问题，我们直接看实验就很容易理解它为什么会这样了，跟随这些实验，对RBF神经网络的特性理解就会深刻许多，避免一些基本的错误。

• 关于《RBF神经网络-自实现代码》

最后的最后，在《RBF神经网络-自实现代码》中，我们详细地讲解matlab内部实现RBF神经网络的原理，并自写代码复现出与matlab工具箱一模一样的结果。

其实一般的使用，并不需要对它的原理理解这么彻底，但如果有同学想彻底弄懂RBF的这些底层算法原理、抛开工具箱自己实现RBF神经网络，那只要耐心点来看这里的内容，就一定能具具体体、彻彻底底的弄懂了。

结束语

事实上，最开始我只是写了几张RBF原理的文章，后来发现有些同学连它是什么都不知道，又把它是什么的文章补充了上来，最后，又发现一些同学不知道怎么用它来建模，就又写了建模相关的内容，补充着补充着，就成了现在一系列的内容，现在基本没有人什么同学去提问了，目前也就到此为止了。