Radial basis function neural networ

Radial basis function neural network learns with only a few patterns, so that results
using only 50 patterns are really excellent. For each of the trees classes tested, the
RBF gives less MSE estimated than the standard formulas Huber (1), Eq. 2 and
Multivariate Analysis Regression. Next step consists on forecasting the input variable
importance (sensitive analysis) in the learning process

Kết quả (Việt) 1:

Mạng nơ-ron chức năng xuyên tâm cơ sở học với chỉ một vài mẫu, do đó, đó là kết quảbằng cách sử dụng chỉ 50 mô hình được thực sự tuyệt vời. Cho mỗi cây các lớp học thử nghiệm, cácRBF cho ít MSE ước tính hơn các công thức tiêu chuẩn Huber (1), Eq. 2 vàPhân tích đa biến Regression. Bước tiếp theo bao gồm dự báo các biến đầu vàotầm quan trọng (phân tích nhạy cảm) trong quá trình học tập

Kết quả (Việt) 2:

Radial mạng nơron hàm cơ sở học với chỉ một vài mẫu, để các kết quả
bằng cách sử dụng chỉ có 50 mẫu là thực sự tuyệt vời. Đối với mỗi lớp cây thử nghiệm, các
RBF cho ít MSE ước tính hơn so với công thức tiêu chuẩn (1) Huber, Eq. 2 và
đa biến phân tích hồi quy. Bước tiếp theo bao gồm trên dự báo các biến đầu vào
quan trọng (phân tích nhạy cảm) trong quá trình học tập