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逻辑回归模型_ben_东京大学_构造session计算域_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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8.31) 多层神经网络和高斯过程 神经网络研究人员对高斯过程的最近兴趣是由Neal(1996)对无限网络先验的研究引起的。图47.2和47.3显示了一些随机样本,这些样本是通过选择具有大量隐藏单元的标准多层感知器定义的函数进行的先验分布的。尼尔(Neal)表明,如果假设标准的“权重衰减”先验条件,则具有隐藏层的神经网络的属性(如式(48.4)中所示)会收敛到高斯过程的性质,因为隐藏神经元的数量趋于无穷大。高斯过程的功能取决于网络中权重假设的先验细节以及隐藏单元的激活功能。 这种观察激发了用高斯过程代替监督神经网络的想法,这是Williams和Rasmussen(1996)和Neal(1997b)探索的研究方向。 Rasmussen(1996)对高斯过程与其他方法(例如神经网络和MARS)进行了彻底的比较。 48.3 在回归中使用给定的高斯过程模型 我们花了一些时间谈论先验。现在我们回到我们的数据和预测问题。我们如何用高斯过程进行预测? 形成等式(48.31)中定义的协方差矩阵C后,我们的任务是在给定观测向量tN的情况下推断tN + 1。接头密度P(tN + 1,tN)是
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