About: Radial basis function network

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Radial basis function network Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : yago:Statement106722453, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FRadial_basis_function_network

In the field of mathematical modeling, a radial basis function network is an artificial neural network that uses radial basis functions as activation functions. The output of the network is a linear combination of radial basis functions of the inputs and neuron parameters. Radial basis function networks have many uses, including function approximation, time series prediction, classification, and system control. They were first formulated in a 1988 paper by Broomhead and Lowe, both researchers at the Royal Signals and Radar Establishment.

Attributes	Values
rdf:type	broadcaster yago:WikicatArtificialNeuralNetworks yago:WikicatClassificationAlgorithms yago:Abstraction100002137 yago:Act100030358 yago:Activity100407535 yago:Algorithm105847438 yago:Communication100033020 yago:ComputerArchitecture106725249 yago:Description106724763 yago:Event100029378 yago:Message106598915 yago:NeuralNetwork106725467 yago:Procedure101023820 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity yago:Rule105846932 yago:Specification106725067 yago:Statement106722453
rdfs:label	RNA de base radial (es) Rete neurale a base radiale (it) Radial basis function network (en) Sieć radialna (pl) Сеть радиально-базисных функций (ru) Мережа радіальних базисних функцій (uk) 径向基函数网络 (zh)
rdfs:comment	Las redes de base radial son un tipo de redes de neuronas artificiales que calculan la salida de la función en función de la distancia a un punto denominado centro. Al igual que con los perceptrones multicapa, sirven como aproximadores universales. (es) In the field of mathematical modeling, a radial basis function network is an artificial neural network that uses radial basis functions as activation functions. The output of the network is a linear combination of radial basis functions of the inputs and neuron parameters. Radial basis function networks have many uses, including function approximation, time series prediction, classification, and system control. They were first formulated in a 1988 paper by Broomhead and Lowe, both researchers at the Royal Signals and Radar Establishment. (en) Una rete neurale a base radiale o rete di funzione di base radiale è una rete neurale artificiale che usa le funzione di base radiale come funzioni d'attivazione. Essa è una combinazione lineare delle funzioni di base radiale.Sono usate nell'approssimazione di funzioni, nella predizione di serie temporali e nel controllo. (it) Сеть радиально-базисных функций — искусственная нейронная сеть, которая использует радиальные базисные функции как функции активации. Выходом сети является линейная комбинация радиальных базисных функций входов и параметров нейрона. Сети радиальных базисных функций имеют множество применений, в том числе , прогнозирования временных рядов, классификации и системы управления. Впервые сформулированы в 1988 Брумхедом и Лоу. (ru) Мережа радіально базисних функцій (англ. Radial basis function (RBF) networks) у математичному моделюванні — це штучна нейронна мережа, яка використовує радіальні базисні функції у якості функції активації. Виходом мережі є лінійна комбінація радіальних базисних функцій входу та параметрів нейрона. Мережі радіальних базисних функцій мають багато застосувань, зокрема, такі як , прогнозування часових рядів, задачі класифікації та керування системою. Вони були вперше сформульовані у статті 1988 року Брумхедом і Лоу, обидва дослідники з . (uk) 在数学建模领域，径向基函数网络（Radial basis function network，縮寫 RBF network）是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。径向基函数网络的输出是输入的径向基函数和神经元参数的线性组合。径向基函数网络具有多种用途，包括包括函数近似法、时间序列预测、分类和系统控制。他们最早由布魯姆赫德（Broomhead）和洛維（Lowe）在1988年建立。径向基函数网络通常有三层：输入层、隐藏层和一个非线性激活函数和线性径向基神经网络输出层。输入可以被建模为实数向量。输出是输入向量的一个标量函数。 (zh) Sieć radialna – rodzaj jednokierunkowej sieci neuronowej w której wykorzystywana jest technika radialnych funkcji bazowych (RBF – Radial Basis Functions) i stosowane są neurony radialne. Sieć radialna w typowym kształcie składa się z warstwy wejściowej (nieangażowanej bezpośrednio w procesy przetwarzania informacji), warstwy ukrytej złożonej z neuronów radialnych (jest ich zwykle bardzo dużo) i warstwy wyjściowej, wypracowującej odpowiedź sieci. Neurony radialne służą do rozpoznawania powtarzalnych i charakterystycznych cech grup (skupisk) danych wejściowych. Konkretny neuron radialny ulega pobudzeniu, gdy sieć radialna konfrontowana jest z przypadkiem podobnym do tego, który nauczył się on wcześniej rozpoznawać jako reprezentanta pewnej grupy. W warstwie wyjściowej sieci radialnej najczęś (pl)
foaf:depiction
dcterms:subject	Computational statistics Regression analysis Classification algorithms Machine learning algorithms Neural network architectures
Wikipage page ID	9651443 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1124943010 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Scalar (mathematics) Computational statistics Regression analysis Vector (geometric) Instance-based learning Instantaneously trained neural networks Inverse problem Classification algorithms Compact space Mathematical modeling Vertical bar Gradient descent Control theory Regularization (machine learning) Logistic function Logistic map Function approximation Predictive analytics Mahalanobis distance Backpropagation Activation function Machine learning algorithms K-means clustering Learning rate Linear combination Normal distribution Bayes theorem Population dynamics Hierarchical RBF Artificial neural network Chaos theory Neural network architectures Data clustering Newton's method Radial basis function Radial basis function kernel Cerebellar model articulation controller In Situ Adaptive Tabulation Lyapunov exponent Mean squared error Statistical classification Euclidean distance Stochastic kernel Unsupervised learning Royal Signals and Radar Establishment Roger Jones (physicist and entrepreneur) Kronecker delta function Universal approximator Pseudoinverse Forward problem

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (61 GB total memory, 49 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software