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.
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