Este documento describe las redes de función de base radial (RBFN), las cuales tienen una arquitectura de tres capas con neuronas en la capa oculta que usan funciones de base radial como función de activación. Las RBFN aprenden de forma híbrida, con la capa oculta entrenada de forma no supervisada y la capa de salida de forma supervisada. Se utilizan para problemas de aproximación y clasificación.

1. *** Redes de *** Base Radial

9. Arquitectura de RBFN

23. Redes de Base Radial

28. Estructura de una RNA de Base Radial

30. Redes de Base Radial

31. Características de RBFN

40. Aprendizaje de RBFN

42. *** Diseño ** de RBFN

50. Ejemplos de Diseño de RBFN

52. Aplicaciones de RBFN

56. Comparación entre RBF y MLP

62. Simulación en Matlab / NNT

63. Neurona con función de Base Radial

71. Ejemplos RBFN

75. Dudas ???

76. Hasta la próxima !!!