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，隱含層的激活函數通常采用高斯函數或其他徑向基函數。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可以是任何非線性函數。

2.學習策略不同

RBF神經網絡的學習策略通常是非監督學習和監督學習的組合，非監督學習用于確定隱含層的中心和寬度，監督學習用于確定輸出層的權值。而BP神經網絡則采用全監督學習，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.優勢和劣勢不同

RBF神經網絡的優勢在于訓練速度快，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

深度學習的發展

深度學習是神經網絡的一個重要發展方向，其基本思想是構建多層的神經網絡模型，通過大量數據和強大的計算能力，實現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、藥物發現和基因組學等多個領域都顯示出優越的性能。