Sommario:
- Definizione - Cosa significa Rete di funzioni di base radiale (rete RBF)?
- Techopedia spiega la rete di funzioni di base radiale (rete RBF)
Definizione - Cosa significa Rete di funzioni di base radiale (rete RBF)?
Una rete di funzioni di base radiale è un tipo di rete neurale artificiale supervisionata che utilizza l'apprendimento automatico supervisionato (ML) per funzionare come classificatore non lineare. I classificatori non lineari utilizzano funzioni sofisticate per andare oltre nell'analisi rispetto ai classificatori lineari semplici che funzionano su vettori di dimensione inferiore.
Una rete con funzione di base radiale è anche conosciuta come rete di base radiale.
Techopedia spiega la rete di funzioni di base radiale (rete RBF)
Usando una serie di prototipi insieme ad altri esempi di addestramento, i neuroni osservano la distanza tra un input e un prototipo, usando quello che viene chiamato un vettore di input.
Le funzioni di attivazione dei neuroni artificiali guidano output che possono essere rappresentati in diversi modi per mostrare come la rete classifica i punti dati. La rete delle funzioni di base radiale utilizza le funzioni di base radiale come sue funzioni di attivazione. Come altri tipi di reti neurali, le reti con funzione di base radiale hanno livelli di input, livelli nascosti e livelli di output. Tuttavia, le reti di funzioni a base radiale spesso includono anche una funzione di attivazione non lineare di qualche tipo. I pesi di uscita possono essere allenati usando la discesa gradiente. Alcuni considerano un approccio RBF relativamente "intuitivo" e un buon modo per affrontare i problemi di ML specializzati.
