Сеть радиальных базисных функций — искусственная нейронная сеть, использующая радиальные базисные функции как функции активации. Ее выход обычно представляет собой линейную комбинацию откликов радиальных базисных узлов, что делает ее полезной для аппроксимации функций, классификации, прогнозирования временных рядов и управления.
In the field of mathematical modeling, a radial basis function network is an artificial neural network that uses radial basis functions as activation functions. The output of the network is a linear combination of radial basis functions of the inputs and neuron parameters. Radial basis function networks have many uses, including function approximation, time series prediction, classification, and system control. They were first formulated in a 1988 paper by Broomhead and Lowe, both researchers at the Royal Signals and Radar Establishment.