Radial basis function network

David S. Broomhead らが活性化関数に動径基底関数を使う物を動径基底関数ネットワーク（RBFネットワーク, radial basis function network）と命名した。 φ ( x ) = exp ⁡ ( − β x 2 ) {\displaystyle \varphi (x)=\exp(-\beta

(Perceptron) Hopfield Neural Network Jordan Recurrent Neural Network Radial Basis Function Network Recurrent Self Organizing Map (RSOM) Self Organizing Map

1圧縮部分はrg-etc1としても知られている。Unityは標準でcrunchの独自圧縮に対応している。 Basis Universal (Binomial) KTX2形式および独自のBasis形式での出力、ETC1S及びUASTCへの変換、Zstandard方式などでのスーパー圧縮に対応している。Googleが開発に協力している。