Radyal Temel Fonksiyon Ağı (RBF Ağı)

Yazar: Roger Morrison
Yaratılış Tarihi: 27 Eylül 2021
Güncelleme Tarihi: 1 Temmuz 2024
Anonim
Radyal Tabanlı Fonksiyon - Radial Basis Function - RBF - RBNN
Video: Radyal Tabanlı Fonksiyon - Radial Basis Function - RBF - RBNN

İçerik

Tanım - Radyal Temel Fonksiyon Ağı (RBF Ağı) ne anlama geliyor?

Radyal temelli bir işlev ağı, doğrusal olmayan bir sınıflandırıcı olarak işlev görmek için denetimli makine öğrenmesini (ML) kullanan bir tür denetimli yapay sinir ağıdır. Doğrusal olmayan sınıflandırıcılar, analizde daha düşük seviyeli vektörlerde çalışan basit doğrusal sınıflandırıcılardan daha ileri gitmek için karmaşık işlevler kullanır.


Radyal temelli bir işlev ağı ayrıca radyal temel bir ağ olarak da bilinir.

Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.

Techopedia Radyal Temel Fonksiyon Ağı'nı (RBF Ağı) açıklıyor

Diğer eğitim örnekleri ile birlikte bir dizi prototip kullanan nöronlar, bir giriş ile prototip arasındaki mesafeye giriş vektörü denilen şeyi kullanarak bakarlar.

Yapay nöronların aktivasyon fonksiyonları, ağın veri noktalarını nasıl sınıflandırdığını göstermek için farklı şekillerde gösterilebilen çıkışları yönlendirir. Radyal temel işlev ağı, etkinleştirme işlevi olarak radyal temel işlevler kullanır. Diğer tür sinir ağları gibi radyal temelli fonksiyon ağları da giriş katmanlarına, gizli katmanlara ve çıkış katmanlarına sahiptir. Bununla birlikte, radyal temelli fonksiyon ağları genellikle bir tür doğrusal olmayan aktivasyon işlevi de içerir. Çıktı ağırlıkları degrade iniş kullanılarak eğitilebilir.Bazıları bir RBF yaklaşımının nispeten "sezgisel" olduğunu ve uzmanlaşmış ML sorunlarını çözmenin iyi bir yolunu olduğunu düşünüyor.