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== Définition ==
En apprentissage automatique, généralisation du concept de réseau de neurones à fonction de base radiale où la fonction radiale utilise la distance de Mahalanobis à la place de la distance euclidienne. 

== Français ==
''' réseau de neurones à fonction hyperbase radiale '''

== Anglais ==
''' hyper basis function network'''

<!-- In machine learning, a Hyper basis function network, or HyperBF network, is a generalization of radial basis function (RBF) networks concept, where the Mahalanobis-like distance is used instead of Euclidean distance measure. Hyper basis function networks were first introduced by Poggio and Girosi in the 1990 paper “Networks for Approximation and Learning”.-->


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[https://en.wikipedia.org/wiki/Hyper_basis_function_network  Source :  Source : Wikipedia  ]

[https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_de_base_radiale Source : Wikipedia ]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]

[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]