Inhoud
- Definitie - Wat betekent Radial Basis Function Network (RBF Network)?
- Een inleiding tot Microsoft Azure en de Microsoft Cloud | In deze handleiding leert u wat cloud computing inhoudt en hoe Microsoft Azure u kan helpen bij het migreren en runnen van uw bedrijf vanuit de cloud.
- Techopedia verklaart Radial Basis Function Network (RBF Network)
Definitie - Wat betekent Radial Basis Function Network (RBF Network)?
Een radiaal basisfunctienetwerk is een type kunstmatig neuraal netwerk onder supervisie dat supervised machine learning (ML) gebruikt om te functioneren als een niet-lineaire classificator. Niet-lineaire classificaties gebruiken geavanceerde functies om verder te gaan in de analyse dan eenvoudige lineaire classificaties die werken op lager-dimensionale vectoren.
Een radiaal basisfunctienetwerk is ook bekend als een radiaal basisnetwerk.
Een inleiding tot Microsoft Azure en de Microsoft Cloud | In deze handleiding leert u wat cloud computing inhoudt en hoe Microsoft Azure u kan helpen bij het migreren en runnen van uw bedrijf vanuit de cloud.
Techopedia verklaart Radial Basis Function Network (RBF Network)
Met behulp van een set prototypes en andere trainingsvoorbeelden kijken neuronen naar de afstand tussen een input en een prototype, met behulp van een zogenaamde inputvector.
De activeringsfuncties van kunstmatige neuronen sturen uitgangen aan die op verschillende manieren kunnen worden weergegeven om te laten zien hoe het netwerk datapunten classificeert. Het radiale basisfunctienetwerk gebruikt radiale basisfuncties als activeringsfuncties. Net als andere soorten neurale netwerken hebben radiale basisfunctienetwerken invoerlagen, verborgen lagen en uitvoerlagen. Radiale basisfunctienetwerken bevatten echter vaak ook een niet-lineaire activeringsfunctie. Uitgangsgewichten kunnen worden getraind met behulp van gradiëntdaling.Sommigen beschouwen een RBF-benadering als relatief "intuïtief" en een goede manier om gespecialiseerde ML-problemen aan te pakken.