HyperAI超神经

دالة النواة الغوسيةإنها وظيفة أساسية شائعة الاستخدام يمكنها تعيين بيانات ذات أبعاد محدودة إلى مساحة ذات أبعاد عالية. يتم تعريف دالة النواة الغوسية على النحو التالي:

${k{ \left( {x,x\text{'}} \right) }\text{ }=\text{ }e\mathop{{}}\nolimits^{{-\frac{{{ \left\Vert {xx\text{'}} \right\Vert }\mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}{{2 \sigma \mathop{{}}\nolimits^{{2}}}}}}$

تتضمن الصيغة أعلاه حساب المسافة الإقليدية (المعيار 2) بين متجهين، ودالة النواة الغوسية هي دالة رتيبة للمسافة الإقليدية بين متجهين. σ هو النطاق الترددي الذي يتحكم في النطاق الشعاعي للعمل. بعبارة أخرى، يتحكم σ في النطاق المحلي لعمل دالة النواة الغوسية. عندما تكون المسافة الإقليدية بين x وx′ ضمن فاصل زمني معين، وبافتراض أن x′ ثابتة، فإن k(x,x′) يتغير بشكل كبير مع تغير x.

الفكرة الأساسية لوظيفة النواة الغوسية هي تعيين كل نقطة عينة إلى مساحة ميزة ذات أبعاد لا نهائية، بحيث يمكن فصل البيانات غير القابلة للفصل خطيًا في الأصل خطيًا.