Matematiksel modelleme alanında bir radyal temelli fonksiyon ağı, radyal temel fonksiyonlarını aktivasyon fonksiyonları olarak kullanan bir yapay sinir ağıdır. Ağın çıktısı, girdilerin ve nöron parametrelerinin radyal temel fonksiyonlarının doğrusal bir kombinasyonudur. Radyal temel fonksiyon ağları, fonksiyon yaklaşımı, zaman serisi tahmini, sınıflandırma ve sistem kontrolü de dahil olmak üzere birçok kullanışa sahiptir.
Bir Radyal Temelli Fonksiyon Ağı (RBFN), yapay sinir ağlarının özel bir türüdür.
RBF Ağlarının Başlıca özellikleri şunlardır:
- Bunlar iki katmanlı ileri besleme ağlarıdır. Gizli düğümler radyal temel fonksiyonlarının bir setini uygular (örneğin Gauss fonksiyonları).
- Çıktı düğümleri MLP’deki gibi doğrusal toplam fonksiyonlarını uygularlar.
- Ağ eğitimi iki aşamaya ayrılmıştır: önce girişten gizli katmana olan ağırlıklar belirlenir ve daha sonra gizli katmanlardan çıktı katmanına olan ağırlıklar belirlenir.
- Eğitim / öğrenme çok hızlıdır.
- Ağlar enterpolasyonda çok iyidir.