1.網絡結構不同

RBF神經網絡主要由輸入層、隱含層和輸出層組成，隱含層的激活函數(shù)通常采用高斯函數(shù)或其他徑向基函數(shù)。而BP神經網絡通常包含一個輸入層、一個或多個隱含層和一個輸出層，隱含層和輸出層的激活函數(shù)可以是任何非線性函數(shù)。

2.學習策略不同

RBF神經網絡的學習策略通常是非監(jiān)督學習和監(jiān)督學習的組合，非監(jiān)督學習用于確定隱含層的中心和寬度，監(jiān)督學習用于確定輸出層的權值。而BP神經網絡則采用全監(jiān)督學習，通過反向傳播算法更新所有層的權值。

3.訓練復雜性不同

RBF神經網絡的訓練通常比較簡單，由于徑向基函數(shù)的局部性，導致權值的更新只受局部樣本影響，而且不易陷入局部最小值。而BP神經網絡的訓練更加復雜，需要反復迭代，容易陷入局部最小值。

4.應用場景不同

RBF神經網絡由于其良好的局部逼近和模式識別能力，常用于模式識別、時間序列預測和控制系統(tǒng)等領域。而BP神經網絡因為其強大的通用逼近能力，應用更加廣泛，包括語音識別、圖像處理、自然語言處理等多個領域。

5.優(yōu)勢和劣勢不同

RBF神經網絡的優(yōu)勢在于訓練速度快，能處理非線性問題，適用于模式識別等問題。而其劣勢是隱層神經元數(shù)量的確定較為困難，可能導致網絡結構的選擇有一定的主觀性。BP神經網絡的優(yōu)勢在于其通用性強，適用于多種復雜問題。而其劣勢則是訓練時間長，容易陷入局部最小值。

延伸閱讀

深度學習的發(fā)展

深度學習是神經網絡的一個重要發(fā)展方向，其基本思想是構建多層的神經網絡模型，通過大量數(shù)據(jù)和強大的計算能力，實現(xiàn)對復雜模式的學習和抽象。深度學習在語音識別、視覺對象識別、對象檢測、藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學等多個領域都顯示出優(yōu)越的性能。