« 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 distance de Mahalanobis est utilisée 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”.--> | |||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms | [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 ] | |||
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Version du 28 avril 2023 à 13:23
Définition
En apprentissage automatique, généralisation du concept de réseau de neurones à fonction de base radiale où la distance de Mahalanobis est utilisée à la place de la distance euclidienne.
Français
réseau de neurones à fonction hyperbase radiale
Anglais
hyper basis function network
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
