经典的径向基函数神经网络学习算法因其能逼近任意连续函数,因而应用广泛.但在实际应用中,当训练集有较大数据容量时,需要较高的计算代价,限制了其进一步应用.针对上述问题,文章通过引入ε不敏感损失函数和结构风险项,并借鉴核心集快速算法,探讨适合大样本快速训练的径向基函数神经网络学习算法.将该算法应用于人造数据集和UCI真实数据集,并与传统的径向基函数神经网络学习算法相比,发现所提算法在大规模数据集场景下,具有更好的适应性.
径向基函数神经网络 大规模数据集 核心集 ε不敏感损失函数