回帰用の単純な放射基底関数ネットワーク (RBFN) を作成しようとしています。600 を超えるサンプルを含む 20 次元 (特徴) データセットがあります。20 次元のサンプルごとに 1 つのスカラー値を出力する最終的なネットワークが必要です。
注：機械学習は初めてです...そして、ここで重要な概念が欠けているように感じます。
パーセプトロンを使用すると、初期サンプルの小さなサブセットを使用して、予測誤差が最小になるまで線形ネットワークをトレーニングできます。
RBFN と同様のプロセスはありますか?