RBF神经网络和BP神经网络的区别主要体现在：1.网络结构不同；2.学习策略不同；3.训练复杂性不同；4.应用场景不同；5.优势和劣势不同。总的来说，RBF神经网络在解决一些非线性和复杂模式识别问题上有优势，而BP神经网络的应用更加广泛，适用于多种复杂的预测和分类问题。
1.网络结构不同
RBF神经网络主要由输入层、隐含层和输出层组成，隐含层的激活函数通常采用高斯函数或其他径向基函数。而BP神经网络通常包含一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层，隐含层和输出层的激活函数可以是任何非线性函数。
2.学习策略不同
RBF神经网络的学习策略通常是非监督学习和监督学习的组合，非监督学习用于确定隐含层的中心和宽度，监督学习用于确定输出层的权值。而BP神经网络则采用全监督学习，通过反向传播算法更新所有层的权值。
3.训练复杂性不同
RBF神经网络的训练通常比较简单，由于径向基函数的局部性，导致权值的更新只受局部样本影响，而且不易陷入局部最小值。而BP神经网络的训练更加复杂，需要反复迭代，容易陷入局部最小值。
4.应用场景不同
RBF神经网络由于其良好的局部逼近和模式识别能力，常用于模式识别、时间序列预测和控制系统等领域。而BP神经网络因为其强大的通用逼近能力，应用更加广泛，包括语音识别、图像处理、自然语言处理等多个领域。
5.优势和劣势不同
RBF神经网络的优势在于训练速度快，能处理非线性问题，适用于模式识别等问题。而其劣势是隐层神经元数量的确定较为困难，可能导致网络结构的选择有一定的主观性。BP神经网络的优势在于其通用性强，适用于多种复杂问题。而其劣势则是训练时间长，容易陷入局部最小值。
延伸阅读
深度学习的发展
深度学习是神经网络的一个重要发展方向，其基本思想是构建多层的神经网络模型，通过大量数据和强大的计算能力，实现对复杂模式的学习和抽象。深度学习在语音识别、视觉对象识别、对象检测、药物发现和基因组学等多个领域都显示出优越的性能。
