Сеть радиальных базисных функций (RBF-сеть) - нейронная сеть прямого распространения сигнала, которая содержит промежуточный (скрытый) слой радиально симметричных нейронов. Такой нейрон преобразовывает расстояние от данного входного вектора до соответствующего ему "центра" по некоторому нелинейному закону (обычно функция Гаусса). Нейроны выходного слоя RBF-сети имеют линейные активационные функции.


Сеть радиальных базисных функций.

См. также: Вероятностные нейронные сети, Обобщенно-регрессионные нейронные сети, Функция Гаусса.

Литература:
1) J.Moody, C.J.Darken, "Fast Learning In Netwoks of Locally Tuned Processing Units", Neural Computation, 1989.
2) C.M.Bishop, "Neural networks and pattern recognition", Oxford Press, 1995.
3) S.Haykin, "Neural Networks, a Comprehensive Foundation", Macmillan, 1994.

Ссылки:
1) Neural Bench: Radial Basis Function Network
2) StatSoft: Нейронные сети - Радиальная базисная функция
3) А.Ежов, С.Шумский, "Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе",1998.(PostScript, zip). О сетях радиального базиса говорится в конце Лекции 4.
4) Лекция 3. Обучение без учителя: Сжатие информации - перепечатка той же лекции в формате HTML.

Hosted by uCoz