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seq2seq_吴立德_浙大研究生课程_gan实战-网络训练_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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据点被分配给附近的原型向量,然后随后对其进行更新。最初,原型是随机分布的,在训练过程中它们会“自我组织”,以逼近平滑的流形。然而,与K均值不同,SOM并未优化任何定义明确的成本函数(Erwin等人。 (1992年),很难设置模型的参数和评估收敛性,也不能保证“自组织”的发生,因为这取决于对任何特定数据集选择合适的参数值。 相比之下,GTM优化了对数似然函数,结果模型定义了数据空间中的概率密度。实际上,它对应于高斯约束混合,其中各分量共享一个共同方差,并且均值被约束为位于光滑的二维流形上。这个概率 第6.4节 练习题 12.1 附录E 12.2 胆识的基础也使其非常直接定义GTM的概括性(Bishop等,1998a),例如贝叶斯处理,处理缺失值,对离散变量进行原则性扩展,使用高斯过程定义流形或使用分层GTM模型(Tino和Nabney,2002)。 由于GTM中的歧管被定义为连续表面,而不仅仅是SOM中的原型矢量,因此可以计算出与拟合数据集所需的歧管的局部膨胀和压缩相对应的放大系数(Bishop等等(1997b)和歧管的方向曲率(Tino等,2001)。这些可以与预计的数
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