Radial basis function networks are

Radial basis function networks are traditionally known as local approximation networks as they are composed by a number of elements which, individually, mainly take care of the approximation about a specific area of the input space. Then, the joint global output of the network is obtained as a linear combination of the individual elements’ output. However, in the network optimization, the perfor- mance of the global model is normally the only objective to optimize.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายฟังก์ชันฐานรัศมีเป็นประเพณีที่รู้จักกันเป็นเครือข่ายท้องถิ่นประมาณประกอบ ด้วยจำนวนขององค์ประกอบที่ แต่ละ ส่วนใหญ่ดูแลประมาณเกี่ยวกับบริเวณของพื้นที่อินพุต แล้ว ผลลัพธ์ส่วนกลางร่วมกันของเครือข่ายจะได้รับรวมเชิงเส้นของผลลัพธ์ขององค์ อย่างไรก็ตาม ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย การลงทุนของแบบจำลองสากลได้ตามปกติวัตถุประสงค์เพียงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายฟังก์ชั่นพื้นฐานรัศมีเป็นที่รู้จักกันเป็นประเพณีที่เครือข่ายประมาณท้องถิ่นที่พวกเขาจะประกอบด้วยจำนวนขององค์ประกอบที่ไม่ซ้ำกันส่วนใหญ่จะดูแลประมาณเกี่ยวกับบริเวณพื้นที่การป้อนข้อมูล จากนั้นผลผลิตทั่วโลกร่วมกันของเครือข่ายจะได้รับเป็นเชิงเส้นรวมกันของการส่งออกแต่ละองค์ประกอบ ' อย่างไรก็ตามในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายที่ประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบทั่วโลกเป็นปกติวัตถุประสงค์เพียงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายฐานรัศมีการทำงานเป็นประเพณีที่รู้จักกันเป็นเครือข่ายท้องถิ่นประมาณเท่าที่พวกเขาจะประกอบไปด้วยจำนวนขององค์ประกอบซึ่งบุคคลส่วนใหญ่ดูแลประมาณเกี่ยวกับพื้นที่เฉพาะของการป้อนข้อมูลพื้นที่ แล้วผลผลิตโลกร่วมกันของเครือข่ายได้เป็นการรวมกันเชิงเส้นของผลผลิตองค์ประกอบ ' ของแต่ละบุคคล อย่างไรก็ตาม ในการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย , perfor - แมนส์ของรูปแบบสากลเป็นปกติโดยมีวัตถุประสงค์เพียงอย่างเดียวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ .