Content
- Definició: què significa la xarxa de funcions de bases radials (xarxa RBF)?
- Una introducció a Microsoft Azure i al Microsoft Cloud | Durant aquesta guia, podreu conèixer què és la informàtica en núvol i com Microsoft Azure us pot ajudar a migrar i executar el vostre negoci des del núvol.
- Techopedia explica la xarxa de funcions de bases radials (xarxa RBF)
Definició: què significa la xarxa de funcions de bases radials (xarxa RBF)?
Una xarxa de funcions de base radial és un tipus de xarxa neuronal artificial supervisada que utilitza l'aprenentatge automàtic supervisat (ML) per funcionar com a classificador no lineal. Els classificadors no lineals utilitzen funcions sofisticades per anar més enllà en l'anàlisi que els classificadors lineals simples que funcionen en vectors de dimensió inferior.
Una xarxa de funcions de base radial també es coneix com a xarxa de bases radials.
Una introducció a Microsoft Azure i al Microsoft Cloud | Durant aquesta guia, podreu conèixer què és la informàtica en núvol i com Microsoft Azure us pot ajudar a migrar i executar el vostre negoci des del núvol.
Techopedia explica la xarxa de funcions de bases radials (xarxa RBF)
Utilitzant un conjunt de prototips juntament amb altres exemples d’entrenament, les neurones miren la distància que hi ha entre una entrada i un prototip, utilitzant el que s’anomena vector d’entrada.
Les funcions d’activació de les neurones artificials impulsen sortides que es poden representar de diferents maneres per mostrar com la xarxa classifica els punts de dades. La xarxa de funcions de base radial utilitza funcions de base radial com a funcions d'activació. Com altres tipus de xarxes neuronals, les xarxes de funcions de base radial tenen capes d'entrada, capes ocultes i capes de sortida. Tot i això, les xarxes de funcions de base radial sovint també inclouen algun tipus d'activació no lineal. Els pesos de sortida es poden entrenar mitjançant la baixada de gradient.Alguns consideren que un enfocament de RBF és relativament "intuïtiu" i una bona manera d’abordar problemes especialitzats en ML.