Sieć radialnych funkcji bazowych to rodzaj sztucznej sieci neuronowej, która wykorzystuje radialne funkcje bazowe jako funkcje aktywacji. Te funkcje służą do pomiaru odległości między punktem danych wejściowych a zbiorem punktów odniesienia lub centrów w sieci. Dane wyjściowe są następnie obliczane za pomocą liniowej kombinacji tych promieniowych funkcji bazowych, z których każda waży wkład odpowiedniego środka. Sieci RBF są często używane do zadań związanych z rozpoznawaniem wzorców, klasyfikacją i grupowaniem. Są szczególnie przydatne w przypadku danych wielowymiarowych i wymagają mniej danych uczących niż inne typy sieci.
Data publikacji: