[問題]關於徑向基底神經網路(RBFNN)一問
最近在撰寫 RBFNN遇到一些疑問，請各位大大幫忙解惑。
使用的中心點選取法為隨機選取，配合序率坡降法(SGA)來修正中心點、標準差和權重
欲近似函數COS(3X)*SIN(2Y)，其中訓練資料點為300筆而驗證資料為100筆，其中X，Y為
-1到1的隨機資料，隱藏層中心點個數為:10，在經過隱藏層的映射後已得到網路輸出值。
現在要讓網路修正中心點、標準差、權重時需要定義他的誤差，而根據文獻上的資料誤差
的定義為:E(p)= e^2(p) = (d(p)-y(p))^2，其中d(p)為第p訓練範例資料的目標輸出值，
y(p)為第p個訓練範例資料的網路輸出值。
我的疑問是:什麼是目標輸出值?是原本的資料點代入上面函數得到的值嗎?若是如此應該
有300個目標輸出值但是卻只有一個網路輸出值，又好像怪怪的?
還有若是訓練完網路，將最後得到的中心點、標準差、權重記錄下來，我該如何使用驗證
資料呢?
麻煩各位幫我解答~感激不盡
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