谷歌大腦最新研究：不用「訓練」！高斯過程「超越」隨機梯度下降

來源：雷克世界 編譯：嗯~阿童木呀、多啦A亮 概要：近年來，深度神經網絡作爲一種靈活的參數模型，以能夠適應複雜的數據模式而著稱。 可以這樣說，一個具有獨立同分布（independent identically distributed，i.i.d）先驗參數的深度完全連接神經網絡，就等同於在無限網絡寬度限制下的高斯過程（GP）。這種對應關係使得僅通過簡單的矩陣計算，便能夠爲迴歸任務上的神經網絡提供精確

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