В чем преимущества использования RBF-сетей в задачах классификации данных?

Некоторые преимущества использования RBF-сетей в задачах классификации данных:

• Способность моделировать сложные нелинейные отношения. 1 Это позволяет сетям RBF достигать высокой точности при относительно небольшом количестве обучающих выборок по сравнению с другими типами нейронных сетей. 1
• Быстрое время обучения. 1 Сетям RBF обычно требуется меньше итераций для сходимости, что делает их эффективными для приложений в реальном времени. 1
• Простота. 1 Это облегчает интерпретацию и понимание поведения модели, что важно в таких областях, как финансы и здравоохранение, где прозрачность решений имеет важное значение. 1
• Универсальная аппроксимация. 4 Сети RBF могут аппроксимировать любую непрерывную функцию с произвольной точностью при наличии достаточного количества нейронов. 4
• Возможность обрабатывать зашумленные данные. 1 Это делает RBF-сети пригодными для реальных приложений в различных областях, включая робототехнику, биоинформатику и телекоммуникации. 1