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定義-放射基底関数ネットワーク（RBFネットワーク）とはどういう意味ですか？
動径基底関数ネットワークは、教師付き機械学習（ML）を使用して非線形分類器として機能する、教師付き人工ニューラルネットワークの一種です。 非線形分類器は、低次元ベクトルで機能する単純な線形分類器よりも高度な関数を使用して分析を進めます。
放射基底関数ネットワークは、放射基底ネットワークとも呼ばれます。
Techopediaは、放射基底関数ネットワーク（RBFネットワーク）について説明します
一連のプロトタイプと他のトレーニング例を使用して、ニューロンは入力ベクトルと呼ばれるものを使用して、入力とプロトタイプ間の距離を調べます。
人工ニューロンの活性化関数は、ネットワークがデータポイントを分類する方法を示すさまざまな方法で表現できる出力を駆動します。 放射基底関数ネットワークは、放射関数として放射基底関数を使用します。 他の種類のニューラルネットワークと同様に、動径基底関数ネットワークには入力層、隠れ層、出力層があります。 ただし、動径基底関数ネットワークには、しばしば、ある種の非線形活性化関数も含まれます。 出力の重みは、勾配降下を使用してトレーニングできます。 RBFアプローチは比較的「直感的」であり、MLの専門的な問題に対処する良い方法であると考える人もいます。
