NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式迴歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例...
1. Main Point 0x1：行文框架 第二章：我們會分別介紹NNs神經網絡和PR多項式迴歸各自的定義和應用場景。 第三章：討論NNs和PR在數學公式上的等價性，NNs和PR是兩個等價的理論方法，只是用了不同的方法解決了同一個問題，這樣我們就形成了一個統一的觀察視角，不再將深度神經網絡看成是一個獨立的算法。 第四章：討論通用逼近理論，這是爲了將視角提高到一個更高的框架體系，通用逼近理論證明了
相關文章
- 1. NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式迴歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例...
- 2. NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式迴歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例
- 3. 18-線性迴歸的可解釋性和更多的思考
- 4. 多項式迴歸（Polynomial Regression）（附代碼）
- 5. R語言 多項式迴歸 polynomial regression
- 6. 論文筆記——對NLP深度神經模型的統一深入理解【神經網絡可解釋性】
- 7. 從線性迴歸案例理解深度學習思想
- 8. Recurrent Neural Networks--遞歸神經網絡
- 9. Convolutional Neural Networks卷積神經網絡（二）
- 10. ML學習(七)———神經網絡(Neural Networks)
- 更多相關文章...
- • BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
- • 網絡體系的構成和類型 - TCP/IP教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式迴歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例...
- 2. NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式迴歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例
- 3. 18-線性迴歸的可解釋性和更多的思考
- 4. 多項式迴歸（Polynomial Regression）（附代碼）
- 5. R語言 多項式迴歸 polynomial regression
- 6. 論文筆記——對NLP深度神經模型的統一深入理解【神經網絡可解釋性】
- 7. 從線性迴歸案例理解深度學習思想
- 8. Recurrent Neural Networks--遞歸神經網絡
- 9. Convolutional Neural Networks卷積神經網絡（二）
- 10. ML學習(七)———神經網絡(Neural Networks)