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  • 输入分布 X 内包含的所有信息,我们写作 H(X) ,然而我需要抽取的信号一般要小很多,这样才方便解读。我们的优化目标希望预测分布与目标分布 Y 的距离(KL 或 Eucledian)越小越好。目标与输入的互信息 I(X,Y) 是有用的,而其他信息 H(X|Y) 以及 H(Y|X) 是无用的,因为我们无法解读它们。
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  • 阳台推拉门选了图册上那种样式,换成红花梨色,把手是某宝上另外买的,门不附带把手。
  • OEM规格要求
  • 上面的推导适用于 t'= t + f(ζ, ▽wL) 迭代更新的模型,相同输入 x 的情况下特征值 t(x) 的下一轮更新后的值,由噪音以及信号决定其更新量。所以理论上不只是神经网络,xgboost 这类的传统算法的迭代收敛过程也是相同的原理。
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