Сеть радиальных базисных функций

От / / Оставьте комментарий

Сеть радиальных базисных функций Основы радиальных базисных функций Радиальные базисные функции (RBF) используются для аппроксимации функций и классификации данных.  RBF […]

Classification algorithms, Computational statistics, Machine learning algorithms, Neural network architectures, Regression analysis, Алгоритмы классификации, Алгоритмы машинного обучения, Архитектуры нейронных сетей, Вычислительная статистика, Регрессивный анализ

Сеть радиальных базисных функций

  • Основы радиальных базисных функций

    • Радиальные базисные функции (RBF) используются для аппроксимации функций и классификации данных. 
    • RBF представляют собой нелинейные функции, которые могут быть вычислены в точках, где они определены. 

  • Обучение RBF

    • Обучение RBF включает выбор центров функций, определение ширины и оптимизацию весов. 
    • Центры функций могут быть выбраны случайным образом, с использованием ортогонального алгоритма или кластеризации. 
    • Ширина RBF обычно фиксируется, а веса оптимизируются с помощью линейного псевдообратного решения или градиентного спуска. 

  • Примеры и применение

    • Логистическая карта используется для иллюстрации свойств RBF и их применения в прогнозировании временных рядов и управлении хаотическими системами. 

  • Рекомендации и дальнейшее чтение

    • В статье приведены ссылки на дополнительные источники и исследования по обучению RBF. 

Полный текст статьи:

Сеть радиальных базисных функций — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Масштабирование Платта Масштабирование по Платту Контролируемое обучение Обучение с учителем, где данные классифицируются с помощью заранее определенных правил. ...
  4. Радиальная базисная функция Радиальная базисная функция Определение и свойства радиальных базисных функций Радиальные базисные функции (RBF) — это функции,...
  5. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  6. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  7. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  8. Маркированные данные Помеченные данные Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными метками для обучения моделей.  Включает классификацию, генеративное моделирование,...
  9. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  10. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  11. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  12. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  13. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  14. Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск Стохастический градиентный спуск (SGD) — популярный метод оптимизации в машинном обучении.  SGD использует...
  15. Логистическая карта Логистическая карта Логистическая карта — математическая модель, описывающая хаотическое поведение системы.  Хаотическое поведение возникает из-за нелинейности...
  16. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  17. Человек в курсе событий Человек-в-курсе событий Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  18. Кривая обучения (машинное обучение) Кривая обучения (машинное обучение) Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным...
  19. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  20. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  21. Логистическая функция Логистическая функция Определение и свойства логистической функции Логистическая функция — это функция, которая отображает значения от...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх