Радиал-базисли функцияларга асосланган тўрлари

Радиал-асосий тармоқнинг тузилиши
3.2-расмда радиал-асосий тармоқнинг умумлаштирилган тузилиши кўрсатилган. Гаусс функцияси кўпинча радиал функция сифатида ишлатилади. Унинг марказини нуқтасига қўйганда, уни қисқартирилган шаклда қуйидагича аниқлаш мумкин:
(3.5)
Бу ифодада қиймати функциянинг кенглигини аниқлайдиган параметридир.

3.2 расм. RBF радиал-тармоқнинг умумлаштирилган тузилиши.

Кўп ўлчовли фазода яқинлашувчи функцияни маҳаллий асосий радиал функцияларнинг вазнли йиғиндиси сифатида ифодаловчи натижасида олинган ечим (3.3) шаклда кўрсатилган радиал нейрон тармоғи билан талқин қилиниши мумкин. 3.2, бунда боғлиқлик билан аниқланади (3.5).

Бу икки қатламли тузилишга эга бўлган тармоқ бўлиб, унда фақат яширин қатлам асосий радиал функцияларга эга нейронлар томонидан амалга ошириладиган чизиқли бўлмаган хариталашни амалга оширади, унинг параметрлари ( марказлари ва коэффициентлари) ўқув жараёнида аниқланган. Яширин қатлам сигмасимон тармоқнинг оғирликларига ўхшаш чизиқли оғирликларни ўз ичига олмайди. Чиқиш нейрони, қоида тариқасида, чизиқли бўлиб, унинг роли яширин қатлам нейронларидан келадиган сигналларнинг вазнли йиғиндисига камаяди. оғирлиги, сигмасимон функцияларда бўлгани каби, функциянинг доимий мойиллик омилини аниқлайдиган чегара элементидир.


Радиал базали нейрон тармоқ (RBF-Nets)

Тез- тез ишлатиладиган радиал асосли функцияларга киради.

• 
  Гаусс функцияси:
  
• 
  Кўп квадратли:
  
• 
  Тескари квадратик:
  
• 
  Тескари кўп квадратли:
  

Радиал- асосли нейрон тармоқ алгоритми
(1)
RBF тармоғи учун тахминий ифода
(2)
Гаусс функцияси
(3)
мақсад функцияси
, (4)
- фаоллаштириш функцияси;
- вазн коэффитсиэнтлари;
- вазн коэффитсиэнтлари;
- ҳақиқий чиқиш қиймати
-кутилган чиқиш қиймати;
Ўқитишнинг намуналари
RBF нейронларининг радиусларини ишга тушириш
(5)
Чиқиш нейронининг қиймати
(6)
Коэффициент оғирлигини созлаш
(7)
(8)
Шу тарзда
(9)
(10)
(11)
(12)
(13)