# Nucli de funció de base radial

En l'aprenentatge automàtic, el nucli de la funció de base radial, o nucli RBF, és una funció real del nucli que s'utilitza en diversos algorismes d'aprenentatge kernelitzats. En particular, s'utilitza habitualment en la classificació de màquines de vectors de suport.
El nucli RBF en dues mostres $\mathbf {x} \in \mathbb {R} ^{k}$ i x', representat com a vectors de característiques en algun espai d'entrada, es defineix com
$K(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )=\exp \left(-{\frac {\|\mathbf {x} -\mathbf {x'} \|^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)$
$\textstyle \|\mathbf {x} -\mathbf {x'} \|^{2}$ es pot reconèixer com la distància euclidiana al quadrat entre els dos vectors de característiques. $\sigma$ és un paràmetre lliure. Una definició equivalent implica un paràmetre $\textstyle \gamma ={\tfrac {1}{2\sigma ^{2}}}$ :
$K(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )=\exp(-\gamma \|\mathbf {x} -\mathbf {x'} \|^{2})$
Com que el valor del nucli RBF disminueix amb la distància i oscil·la entre zero (al límit) i un (quan x = x'), té una interpretació fàcil com a mesura de semblança. L'espai de característiques del nucli té un nombre infinit de dimensions; per $\sigma =1$, la seva expansió utilitzant el teorema multinomial és:
${\begin{alignedat}{2}\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} -\mathbf {x'} \|^{2}\right)&=\exp({\frac {2}{2}}\mathbf {x} ^{\top }\mathbf {x'} -{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} \|^{2}-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x'} \|^{2})\\&=\exp(\mathbf {x} ^{\top }\mathbf {x'} )\exp(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} \|^{2})\exp(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x'} \|^{2})\\&=\sum _{j=0}^{\infty }{\frac {(\mathbf {x} ^{\top }\mathbf {x'} )^{j}}{j!}}\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} \|^{2}\right)\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x'} \|^{2}\right)\\&=\sum _{j=0}^{\infty }\quad \sum _{n_{1}+n_{2}+\dots +n_{k}=j}\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} \|^{2}\right){\frac {x_{1}^{n_{1}}\cdots x_{k}^{n_{k}}}{\sqrt {n_{1}!\cdots n_{k}!}}}\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x'} \|^{2}\right){\frac {{x'}_{1}^{n_{1}}\cdots {x'}_{k}^{n_{k}}}{\sqrt {n_{1}!\cdots n_{k}!}}}\\&=\langle \varphi (\mathbf {x} ),\varphi (\mathbf {x'} )\rangle \end{alignedat}}$
$\varphi (\mathbf {x} )=\exp \left(-{\frac {1}{2}}\|\mathbf {x} \|^{2}\right)\left(a_{l_{0}}^{(0)},a_{1}^{(1)},\dots ,a_{l_{1}}^{(1)},\dots ,a_{1}^{(j)},\dots ,a_{l_{j}}^{(j)},\dots \right)$
on $l_{j}={\tbinom {k+j-1}{j}}$ ,
$a_{l}^{(j)}={\frac {x_{1}^{n_{1}}\cdots x_{k}^{n_{k}}}{\sqrt {n_{1}!\cdots n_{k}!}}}\quad |\quad n_{1}+n_{2}+\dots +n_{k}=j\wedge 1\leq l\leq l_{j}$

## Aproximacions

Com que les màquines de vectors de suport i altres models que utilitzen el truc del nucli no s'escalen bé a un gran nombre de mostres d'entrenament o un gran nombre de funcions a l'espai d'entrada, s'han introduït diverses aproximacions al nucli RBF (i a nuclis similars). Normalment, aquests prenen la forma d'una funció z que mapeja un sol vector a un vector de dimensionalitat més alta, aproximant-se al nucli:
$\langle z(\mathbf {x} ),z(\mathbf {x'} )\rangle \approx \langle \varphi (\mathbf {x} ),\varphi (\mathbf {x'} )\rangle =K(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )$
on $\textstyle \varphi$ és el mapeig implícit incrustat al nucli RBF.

## Referències

* ↑ Chang, Yin-Wen; Hsieh, Cho-Jui; Chang, Kai-Wei; Ringgaard, Michael; Lin, Chih-Jen Journal of Machine Learning Research, 11, 2010, pàg. 1471–1490.
* ↑ «Radial Basis Function Kernel - Machine Learning» (en anglès americà). https://www.geeksforgeeks.org,+05-06-2020.+[Consulta: 21 agost 2023].
* ↑ Sreenivasa, Sushanth. «Radial Basis Function (RBF) Kernel: The Go-To Kernel» (en anglès). https://towardsdatascience.com/,+12-10-2020.+[Consulta: 21 agost 2023].
* ↑ «The Radial Basis Function Kernel» (en anglès). https://pages.cs.wisc.edu.+[Consulta: 21 agost 2023].