« Réseau de neurones à fonction hyperbase radiale » : différence entre les versions
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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. | |||
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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”. | <!-- 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”.--> | ||
==Sources== | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Hyper_basis_function_network Source : Source : Wikipedia ] | |||
[https:// | [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 | [https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ] | ||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:14
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
Sources
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
