차례:
- 정의-RBF 네트워크 (Radial Basis Function Network) 란 무엇입니까?
- Techopedia는 RBF 네트워크 (Radial Basis Function Network)를 설명합니다.
정의-RBF 네트워크 (Radial Basis Function Network) 란 무엇입니까?
방사형 기저 함수 네트워크는 ML (Supervised Machine Learning)을 사용하여 비선형 분류기 역할을하는 일종의 감독 인공 신경 네트워크입니다. 비선형 분류기는 저 차원 벡터에서 작동하는 간단한 선형 분류기보다 정교한 기능을 사용하여 분석에 더 나아갑니다.
방사형 기저 함수 네트워크는 방사형 기저 네트워크라고도합니다.
Techopedia는 RBF 네트워크 (Radial Basis Function Network)를 설명합니다.
뉴런은 다른 학습 예제와 함께 프로토 타입 세트를 사용하여 입력 벡터라고하는 것을 사용하여 입력과 프로토 타입 간의 거리를 확인합니다.
인공 뉴런의 활성화 기능은 네트워크가 데이터 포인트를 분류하는 방법을 보여주기 위해 다양한 방식으로 표현 될 수있는 출력을 구동합니다. 방사형 기저 함수 네트워크는 방사형 기저 함수를 활성화 함수로 사용합니다. 다른 종류의 신경망과 마찬가지로 방사형 기본 기능 네트워크에는 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어가 있습니다. 그러나, 방사형 기저 함수 네트워크는 종종 어떤 종류의 비선형 활성화 함수를 포함합니다. 구배 하강을 사용하여 출력 가중치를 학습 할 수 있습니다. 일부는 RBF 접근법이 상대적으로 "직관적"이며 특수한 ML 문제를 해결하는 좋은 방법이라고 생각합니다.
