気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawaエントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント2件
- 注目コメント
- 新着コメント
tokuryoo
「RBFネットワークの大きな特徴のひとつに，最小二乗法によって関数の最良近似法を導くことができる点が挙げられます．つまり，多層パーセプトロンなどでよく問題となるローカルミニマムの問題がありません」
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
RBFネットワーク-Furukawa Laboratory
RBFネットワークとは RBFネットワークは有限個の入出力データを補完する方法として提案された，3層から... RBFネットワークとは RBFネットワークは有限個の入出力データを補完する方法として提案された，3層から構成されるニューラルネットワークです． 多層パーセプトロンと同じく任意の非線形関数の近似が可能です． RBFネットワークの大きな特徴のひとつに，最小二乗法によって関数の最良近似法を導くことができる点が挙げられます．つまり，多層パーセプトロンなどでよく問題となるローカルミニマムの問題がありません． これによってネットワークは安定した学習が可能になります． RBF（Radial Basis Function) 日本語では放射基底関数と呼ばれています．RBFは関数の中心を表すパラメータを持っており， 入力ベクトルと中心を表すパラメータとの距離によって値が決まります．
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa
www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa
www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa
www.brain.kyutech.ac.jp/~furukawa
www.nomuraholdings.com
note.com/kyslog
vdata.nikkei.com
www.sankei.com
www.itmedia.co.jp
zenn.dev/levtech
road288.hatenablog.com
pc.watch.impress.co.jp
www.sumitomocorp.com
pc.watch.impress.co.jp
rework.withgoogle.com
www.itmedia.co.jp
2016/03/26 リンク