విషయము
- నిర్వచనం - రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ (ఆర్‌బిఎఫ్ నెట్‌వర్క్) అంటే ఏమిటి?
- మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ క్లౌడ్‌కు పరిచయం | ఈ గైడ్ మొత్తంలో, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు క్లౌడ్ నుండి మీ వ్యాపారాన్ని తరలించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మీకు ఎలా సహాయపడుతుందో మీరు నేర్చుకుంటారు.
- టెకోపీడియా రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ (ఆర్‌బిఎఫ్ నెట్‌వర్క్) గురించి వివరిస్తుంది
నిర్వచనం - రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ (ఆర్‌బిఎఫ్ నెట్‌వర్క్) అంటే ఏమిటి?
రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ అనేది ఒక రకమైన పర్యవేక్షించబడిన కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్, ఇది నాన్ లీనియర్ వర్గీకరణగా పనిచేయడానికి పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాసం (ML) ను ఉపయోగిస్తుంది. తక్కువ-డైమెన్షనల్ వెక్టర్స్‌పై పనిచేసే సాధారణ లీనియర్ క్లాస్‌ఫైయర్‌ల కంటే విశ్లేషణలో మరింత ముందుకు వెళ్ళడానికి నాన్‌లీనియర్ వర్గీకరణదారులు అధునాతన విధులను ఉపయోగిస్తాయి.
రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్‌ను రేడియల్ బేసిస్ నెట్‌వర్క్ అని కూడా అంటారు.
మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ క్లౌడ్‌కు పరిచయం | ఈ గైడ్ మొత్తంలో, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు క్లౌడ్ నుండి మీ వ్యాపారాన్ని తరలించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మీకు ఎలా సహాయపడుతుందో మీరు నేర్చుకుంటారు.
టెకోపీడియా రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ (ఆర్‌బిఎఫ్ నెట్‌వర్క్) గురించి వివరిస్తుంది
ఇతర శిక్షణ ఉదాహరణలతో పాటు ప్రోటోటైప్‌ల సమితిని ఉపయోగించి, న్యూరాన్లు ఇన్‌పుట్ మరియు ప్రోటోటైప్ మధ్య దూరాన్ని చూస్తాయి, ఇన్‌పుట్ వెక్టర్ అని పిలుస్తారు.
కృత్రిమ న్యూరాన్‌ల యొక్క క్రియాశీలత విధులు నెట్‌వర్క్ డేటా పాయింట్‌లను ఎలా వర్గీకరిస్తాయో చూపించడానికి వివిధ మార్గాల్లో ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయి. రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్ రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్లను దాని యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లుగా ఉపయోగిస్తుంది. ఇతర రకాల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల మాదిరిగానే, రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్‌లు ఇన్‌పుట్ లేయర్‌లు, హిడెన్ లేయర్‌లు మరియు అవుట్పుట్ లేయర్‌లను కలిగి ఉంటాయి. ఏదేమైనా, రేడియల్ బేసిస్ ఫంక్షన్ నెట్‌వర్క్‌లు తరచూ ఒక రకమైన నాన్‌లీనియర్ యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌ను కూడా కలిగి ఉంటాయి. అవుట్పుట్ బరువులు ప్రవణత సంతతిని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందవచ్చు.కొందరు RBF విధానాన్ని సాపేక్షంగా "సహజమైనవి" మరియు ప్రత్యేకమైన ML సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మంచి మార్గం అని భావిస్తారు.