некоторой точке, возращающая для каждой входной точки тем большие значения, чем меньше расстояние от центра до этой точки. Типичным примером такой функции является функция Гаусса (нормальное распределение). Ядерные функции используются в качестве функций активации в RBF-сетях. Пример: где C - центр, - кривизна наклона.

См. также: RBF-сети, Функция активации, 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. Медицинские услуги: мед центры липецка - онлайн консультация. . Самые хорошие теплицы.