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隨機神經網絡之玻爾茲曼機
時間 2020-01-13
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1、引言 在機器學習以及優化組合問題中,最經常使用的方法就是梯度降低法。好比BP神經網絡,多層感知器的神經元(units)越多,對應的權矩陣也就越大,每一個權可視爲一個自由度或者變量。咱們知道自由度越高,變量越多,模型越複雜,模型的能力越強。可是模型能力越強,模型就越容易過擬合,對噪聲太敏感。另外一方面,使用梯度降低進行最優解搜尋時,多變量的偏差曲面很像是綿亙不絕的山峯同樣,變量越多,山峯和山谷也
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