रेडियल बेसिस फ़ंक्शन नेटवर्क (RBF नेटवर्क)

लेखक: Roger Morrison
निर्माण की तारीख: 27 सितंबर 2021
डेट अपडेट करें: 1 जुलाई 2024
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परिभाषा - रेडियल बेसिस फंक्शन नेटवर्क (आरबीएफ नेटवर्क) का क्या अर्थ है?

एक रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क एक प्रकार का पर्यवेक्षित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जो एक नॉनलाइनियर क्लासिफायरियर के रूप में कार्य करने के लिए पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करता है। नॉनलाइनियर क्लासिफायर सरल रैखिक क्लासिफायर की तुलना में विश्लेषण में आगे जाने के लिए परिष्कृत कार्यों का उपयोग करता है जो निचले-आयामी वैक्टर पर काम करते हैं।


रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क को रेडियल आधार नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है।

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Techopedia रेडियल बेसिस फ़ंक्शन नेटवर्क (RBF नेटवर्क) की व्याख्या करता है

अन्य प्रशिक्षण उदाहरणों के साथ प्रोटोटाइप के एक सेट का उपयोग करते हुए, न्यूरॉन्स एक इनपुट और एक प्रोटोटाइप के बीच की दूरी को देखते हैं, जिसे इनपुट वेक्टर कहा जाता है।

कृत्रिम न्यूरॉन्स के सक्रियण कार्य आउटपुट को अलग-अलग तरीकों से दर्शाया जा सकता है जो यह दिखाने के लिए कि नेटवर्क डेटा बिंदुओं को कैसे वर्गीकृत करता है। रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क रेडियल आधार फ़ंक्शन का उपयोग अपने सक्रियण कार्यों के रूप में करता है। अन्य प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क की तरह, रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क में इनपुट परतें, छिपी परतें और आउटपुट परतें होती हैं। हालांकि, रेडियल आधार फ़ंक्शन नेटवर्क में अक्सर किसी प्रकार का एक नॉनलाइनियर सक्रियण फ़ंक्शन भी शामिल होता है। आउटपुट वज़न को ढाल वंश का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है।कुछ आरबीएफ दृष्टिकोण को अपेक्षाकृत "सहज" मानते हैं और विशेष एमएल समस्याओं को संबोधित करने का एक अच्छा तरीका है।