Architecture of a radial basis func

Architecture of a radial basis function neural network, corresponding to (5.14). Each basis function acts like a hidden unit. The lines connecting basis function ij>j to the inputs represent the corresponding elements ix$i of the vector Xy The weights uifej are shown as lines from the basis functions to the output units, and the biases are shown as weights from an extra 'basis function' whose output is fixed at 1.

Kết quả (Việt) 1:

Kiến trúc của một cơ sở bố trí hình tròn chức năng mạng nơ-ron, tương ứng với (5.14). Mỗi chức năng cơ sở hoạt động như một đơn vị ẩn. Các đường kết nối cơ sở chức năng ij > j để đầu vào đại diện cho các yếu tố tương ứng ix$ i của véc tơ Xy uifej trọng lượng được hiển thị dưới dạng dòng từ hàm cơ sở cho các đơn vị sản lượng, và những biases được hiển thị như trọng lượng từ một thêm 'chức năng cơ sở' sản lượng mà cố định 1.

Kết quả (Việt) 2:

Kiến trúc của một mạng nơron hàm cơ sở xuyên tâm, tương ứng với (5.14). Mỗi chức năng cơ bản hoạt động như một đơn vị ẩn. Các đường kết nối chức năng cơ sở ij> j cho các đầu vào đại diện cho yếu tố tương ứng ix $ i của vector Xy Các trọng uifej được hiển thị như là các dòng từ các chức năng cơ sở cho các đơn vị sản lượng, và những định kiến ​​được thể hiện như trọng lượng từ một phụ ' chức năng cơ sở "mà đầu ra là cố định tại 1.