Zawartość
- Definicja - Co oznacza sieć Radial Basis Function Network (RBF Network)?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia Radial Basis Function Network (RBF Network)
Definicja - Co oznacza sieć Radial Basis Function Network (RBF Network)?
Sieć radialnych funkcji bazowych jest rodzajem nadzorowanej sztucznej sieci neuronowej, która wykorzystuje nadzorowane uczenie maszynowe (ML) do działania jako klasyfikator nieliniowy. Klasyfikatory nieliniowe używają zaawansowanych funkcji, aby przejść dalej w analizie, niż proste klasyfikatory liniowe, które działają na wektorach niższych wymiarów.
Sieć radialnych funkcji bazowych jest również znana jako sieć radialna.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia Radial Basis Function Network (RBF Network)
Korzystając z zestawu prototypów wraz z innymi przykładami treningowymi, neurony patrzą na odległość między wejściem a prototypem, używając tak zwanego wektora wejściowego.
Funkcje aktywacji sztucznych neuronów sterują wyjściami, które można przedstawić na różne sposoby, aby pokazać, w jaki sposób sieć klasyfikuje punkty danych. Sieć radialnych funkcji bazowych wykorzystuje radialne funkcje bazowe jako funkcje aktywacyjne. Podobnie jak inne rodzaje sieci neuronowych, sieci radialnych funkcji bazowych mają warstwy wejściowe, ukryte i wyjściowe. Sieci radialnych funkcji bazowych często zawierają jednak także nieliniową funkcję aktywacyjną. Wagi wyjściowe można trenować za pomocą opadania gradientu.Niektórzy uważają podejście RBF za stosunkowo „intuicyjne” i dobry sposób na rozwiązanie specjalistycznych problemów ML.