Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN)

Resumo

Aplicação computacional de Redes Neurais de Função de Base Radial (RBFNN) eu empregam funções de base radial em camadas ocultas, modelando com eficiência relacionamentos não lineares complexos em dados. Sua arquitetura exclusiva permite aproximação, classificação e regressão precisas de funções, tornando-os versáteis e eficazes em vários domínios.

Abstract

Computational Application of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) I employ radial basis functions in hidden layers, efficiently modeling complex nonlinear relationships in data. Their unique architecture enables accurate function approximation, classification, and regression, making them versatile and effective across multiple domains.

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Revisão número	Data da revisão	Descrição da revisão	Autor da revisão
0	01/09/2022	Revisão inicial/criação do documento.	Eden Denis F. da S. L. Santos

1. Como executar a aplicação

1. Abrir o arquivo main_<nome_da_aplicacao>.ipynb o qual está com comentários, alterar o banco de dados (existem exemplos de bancos de dados) na pasta que deverá ser utilizado para a execução e executar todas as células.

   Perceber que o <nome_da_aplicacao> trata-se, redudantemente, do nome da aplicação. Coloquei desta forma, pois quis, por ora, generalizar o arquivo README.md para poder criar o repositório de cada uma das aplicações que desenvolvi ao longo da minha carreira.

Referências

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