Сеть радиально-базисных функций

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 функции приближения, прогнозирования временных рядов, классификации и системы управления.

Впервые сформулированы в 1988 Брумхедом и Лоу.

Литература[править | править код]

J. Moody and C. J. Darken, "Fast learning in networks of locally tuned processing units, " Neural Computation, 1, 281—294 (1989). Also see Radial basis function networks according to Moody and Darken
T. Poggio and F. Girosi, "Networks for approximation and learning, " Proc. IEEE 78(9), 1484—1487 (1990).
Roger D. Jones, Y. C. Lee, C. W. Barnes, G. W. Flake, K. Lee, P. S. Lewis, and S. Qian, ?Function approximation and time series prediction with neural networks,? Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, June 17-21, p. I-649 (1990).
Martin D. Buhmann. Radial Basis Functions: Theory and Implementations (англ.). — Cambridge University, 2003.
Yee, Paul V. and Haykin, Simon. Regularized Radial Basis Function Networks: Theory and Applications (англ.). — John Wiley, 2001.
John R. Davies, Stephen V. Coggeshall, Roger D. Jones, and Daniel Schutzer, "Intelligent Security Systems, " in Freedman, Roy S., Flein, Robert A., and Lederman, Jess, Editors. Artificial Intelligence in the Capital Markets (англ.). — Chicago: Irwin, 1995.
Simon Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation (англ.). — 2nd edition. — Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1999.
S. Chen, C. F. N. Cowan, and P. M. Grant, «Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks», IEEE Transactions on Neural Networks, Vol 2, No 2 (Mar) 1991.

В другом языковом разделе есть более полная статья Radial basis function network (англ.).

Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода

Для улучшения этой статьи желательно:

Дополнить статью (статья слишком короткая либо содержит лишь словарное определение).
Проставить сноски, внести более точные указания на источники.

После исправления проблемы исключите её из списка. Удалите шаблон, если устранены все недостатки.

Типы искусственных нейронных сетей

Искусственный интеллект
История	История искусственного интеллекта Зима искусственного интеллекта Дартмутский семинар Регламент ЕС об искусственном интеллекте
Философия	Тест Тьюринга Китайская комната Сильный и слабый искусственные интеллекты Дружественный искусственный интеллект Этика искусственного интеллекта Проблема контроля
Направления	Агентный подход Адаптивное управление Инженерия знаний Модель жизнеспособной системы Машинное обучение Нейронная сеть Нечёткая логика Обработка естественного языка Распознавание образов Роевой интеллект Символический ИИ Эволюционные алгоритмы Экспертная система
Применение	Голосовое управление Задача классификации Классификация документов Кластеризация документов Кластерный анализ Локальный поиск Машинный перевод Оптическое распознавание символов Распознавание речи Распознавание рукописного ввода Игровой ИИ
Исследователи	Чарлз Бэббидж Владимир Вапник Джозеф Вейценбаум Норберт Винер Виктор Глушков Владимир Городецкий Ян Лекун Алексей Ляпунов Джон Маккарти Марвин Мински Аллен Ньюэлл Сеймур Пейперт Джуда Перл Гермоген Поспелов Дмитрий Поспелов Фрэнк Розенблатт Герберт Александер Саймон Алан Тьюринг Патрик Уинстон Виктор Финн Сергей Фомин Демис Хассабис Джеффри Хинтон Ноам Хомский Клод Шеннон Эндрю Ын Элиезер Юдковский

Машинное обучение и data mining
Задачи	Задача классификации Обучение без учителя Обучение с частичным привлечением учителя Регрессионный анализ AutoML Ассоциативные правила Выделение признаков Обучение признакам Обучение ранжированию Грамматический вывод Онлайновое обучение
Обучение с учителем	Метод k-ближайших соседей Наивный байесовский классификатор Дерево решений Метод опорных векторов Линейная регрессия Логистическая регрессия Перцептрон Ансамблевое обучение Бэггинг Бустинг Random forest Метод релевантных векторов
Кластерный анализ	Метод k-средних Метод нечёткой кластеризации Иерархическая кластеризация EM-алгоритм BIRCH CURE DBSCAN OPTICS Mean-shift
Снижение размерности	Факторный анализ Метод главных компонент CCA ICA LDA Неотрицательное матричное разложение t-SNE
Структурное прогнозирование	Графовая вероятностная модель Байесовская сеть Скрытая марковская модель CRF
Выявление аномалий	Метод k-ближайших соседей Локальный уровень выброса
Графовые вероятностные модели	Байесовская сеть Марковская сеть Скрытая марковская модель
Нейронные сети	Ограниченная машина Больцмана Самоорганизующаяся карта Функция активации Сигмоида Softmax Радиально-базисная функция Метод обратного распространения ошибки Глубокое обучение Многослойный перцептрон Рекуррентная нейронная сеть Долгая краткосрочная память Управляемый рекуррентный блок Свёрточная нейронная сеть U-Net Автокодировщик
Обучение с подкреплением	Марковский процесс Уравнение Беллмана Жадный алгоритм Q-обучение SARSA Temporal difference (TD)
Теория	Теория Вапника — Червоненкиса Дилемма смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения
Журналы и конференции	NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

Сеть радиально-базисных функций

Литература[править | править код]

Навигация

Поиск