Una red de base radial activa sus neuronas según qué tan cerca esté una entrada de ciertos puntos de referencia aprendidos, usando funciones cuyo valor depende únicamente de la distancia a esos puntos, en lugar de combinaciones lineales de las entradas como en una red neuronal estándar.
Dónde conserva relevancia
Aunque las arquitecturas modernas de deep learning la superaron en la mayoría de las aplicaciones generales, sigue siendo útil en problemas específicos de interpolación y aproximación de funciones donde su estructura basada en distancias resulta particularmente natural y eficiente.