Il metodo RBFNN

Come visto nella sezione 3.1.3 le funzioni radiali non sono altro che una tipologia di funzioni. In RBFNN ciascuna delle $n$ componenti del vettore di ingresso $x$ va in ingresso a $m$ basis functions i cui output sono linearmente combinati con pesi $\left\{w_j \right\}_{j=1}^{m}$ a formare l' output $f(x)$ di quella che è una vera e propria rete. Una rappresentazione di tale procedimento è schematizzato nella Figura 3.1

Figura 3.1: Radial Basis Function Network