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放射基底関数ネットワークとは
放射基底関数ネットワークは、数学的モデリングの分野で使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 このタイプのネットワークは、活性化関数として動径基底関数を使用します。 ネットワークの出力は、ニューロン パラメーターとネットワークへの入力の動径基底関数の線形結合です。 放射基底関数ネットワークには幅広い用途があり、その中には関数の近似、時系列の予測、データの分類、システムの制御などがあります。 1988 年の研究では、ロイヤル シグナルズ アンド レーダー施設の研究者であるブルームヘッドとロウが最初にアイデアを策定しました。
どのようなメリットがあるか
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 動径基底関数ネットワーク
第 2 章: 勾配
第 3 章: 放射基底関数
第 4 章: 放射基底関数カーネル
第 5 章: 関数導関数
第 6 章: ヤコビアン行列と行列式
第 7 章: ラプラス方程式
第 8 章: ラプラス演算子
第 9 章: 重積分
第 10 章: 多調和スプライン
(II) 放射基底ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。
(III) 多くの分野における放射基底ネットワークの使用例の実例。
この本の対象者
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Produktbeschreibung
放射基底関数ネットワークとは

放射基底関数ネットワークは、数学的モデリングの分野で使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 このタイプのネットワークは、活性化関数として動径基底関数を使用します。 ネットワークの出力は、ニューロン パラメーターとネットワークへの入力の動径基底関数の線形結合です。 放射基底関数ネットワークには幅広い用途があり、その中には関数の近似、時系列の予測、データの分類、システムの制御などがあります。 1988 年の研究では、ロイヤル シグナルズ アンド レーダー施設の研究者であるブルームヘッドとロウが最初にアイデアを策定しました。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 動径基底関数ネットワーク

第 2 章: 勾配

第 3 章: 放射基底関数

第 4 章: 放射基底関数カーネル

第 5 章: 関数導関数

第 6 章: ヤコビアン行列と行列式

第 7 章: ラプラス方程式

第 8 章: ラプラス演算子

第 9 章: 重積分

第 10 章: 多調和スプライン

(II) 放射基底ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野における放射基底ネットワークの使用例の実例。

この本の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類の放射状基底ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

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