Rețeaua de funcții de bază radială

O rețea de funcții de bază radială  este o rețea neuronală artificială care utilizează funcții de bază radială ca funcții de activare .

Ieșirea rețelei este o combinație liniară a funcțiilor de bază radială ale intrărilor și parametrilor neuronului. Rețelele de funcții de bază radială au multe aplicații, inclusiv funcții de aproximare , prognoza în serie de timp , clasificare și sisteme de control .

Formulat pentru prima dată în 1988 de Broomhead și Lowe.

Literatură

• J. Moody și CJ Darken, „Învățare rapidă în rețele de unități de procesare reglate local”, Neural Computation, 1, 281-294 (1989). Consultați, de asemenea , Rețele de funcție de bază radială conform Moody și Darken
• T. Poggio și F. Girosi, „Rețele pentru aproximare și învățare”, Proc. IEEE 78(9), 1484-1487 (1990).
• Roger D. Jones , YC Lee, CW Barnes, GW Flake, K. Lee, PS Lewis și S. Qian, ? Aproximarea funcției și predicția serii de timp cu rețele neuronale ,? Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 17-21 iunie, p. I-649 (1990).
• Martin D. Buhmann. Funcții de bază radială : teorie și implementări  . — Universitatea Cambridge, 2003.
• Yee, Paul V. și Haykin, Simon. Rețele cu funcție de bază radială regularizate: teorie și  aplicații . — John Wiley, 2001.
• John R. Davies, Stephen V. Coggeshall, Roger D. Jones și Daniel Schutzer, „Intelligent Security Systems”, în Freedman, Roy S., Flein, Robert A. și Lederman, Jess, Editors. Inteligența artificială pe piețele de capital  . — Chicago: Irwin, 1995.
• Simon Haykin. Rețele neuronale: o fundație cuprinzătoare  . — ediția a II-a. - Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall , 1999.
• S. Chen, CFN Cowan și PM Grant, „Algoritmul de învățare al celor mai mici pătrate ortogonale pentru rețelele cu funcții de bază radială”, Tranzacții IEEE pe rețelele neuronale, Vol. 2, nr. 2 (martie) 1991.