Definición: ¿Qué significa Red de función de base radial (Red RBF)?
Una red de función de base radial es un tipo de red neuronal artificial supervisada que usa aprendizaje automático supervisado (ML) para funcionar como un clasificador no lineal. Los clasificadores no lineales utilizan funciones sofisticadas para ir más allá en el análisis que los clasificadores lineales simples que trabajan en vectores de menor dimensión.
Una red de función de base radial también se conoce como red de base radial.
Techinfo explica la red de funciones de base radial (red RBF)
Usando un conjunto de prototipos junto con otros ejemplos de entrenamiento, las neuronas observan la distancia entre una entrada y un prototipo, usando lo que se llama vector de entrada.
Las funciones de activación de las neuronas artificiales impulsan salidas que se pueden representar de diferentes formas para mostrar cómo la red clasifica los puntos de datos. La red de funciones de base radial utiliza funciones de base radial como funciones de activación. Al igual que otros tipos de redes neuronales, las redes de función de base radial tienen capas de entrada, capas ocultas y capas de salida. Sin embargo, las redes de funciones de base radial a menudo también incluyen una función de activación no lineal de algún tipo. Los pesos de salida se pueden entrenar usando el descenso de gradiente. Algunos consideran que un enfoque RBF es relativamente "intuitivo" y una buena forma de abordar problemas especializados de AA.