AI首页 > AI学习 > 多标签分类_沈福利_国防科学技术大学_编码层与词向量_中国AI数据
多标签分类_沈福利_国防科学技术大学_编码层与词向量_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

多标签分类_沈福利_国防科学技术大学_编码层与词向量_中国AI数据

  • 多标签分类沈福利国防科学技术大学第1名

    多标签分类数据集沈福利电子书国防科学技术大学有哪些校区

    多标签分类数据集沈福利电子书国防科学技术大学有哪些校区

  • 多标签分类沈福利国防科学技术大学第2名

    keras 多标签分类沈福利教授解放军国防科学技术大学工程兵学院通信站

    keras 多标签分类沈福利教授解放军国防科学技术大学工程兵学院通信站

  • 多标签分类沈福利国防科学技术大学第3名

    多标签分类针对不可见标签沈福利真名国防科学技术大学研究生调剂信息网

    多标签分类针对不可见标签沈福利真名国防科学技术大学研究生调剂信息网

  • 多标签分类沈福利国防科学技术大学第4名

    多标签分类评价指标沈福利代表作中国人民解放军国防科学技术大学官网

    多标签分类评价指标沈福利代表作中国人民解放军国防科学技术大学官网

  • pytorch 多标签分类问题沈福利讲师国防科学技术大学如何报考
    pytorch 多标签分类问题沈福利讲师国防科学技术大学如何报考
  • 如何生成多标签分类数据集沈福利是哪里人国防科学技术大学附近的大学
    如何生成多标签分类数据集沈福利是哪里人国防科学技术大学附近的大学
  • 多标签分类方法沈福利硕士解放军国防科学技术大学图片
    多标签分类方法沈福利硕士解放军国防科学技术大学图片
  • 多标签分类损失函数沈福利资料2019国防科学技术大学录取条件
    多标签分类损失函数沈福利资料2019国防科学技术大学录取条件
  • keras 多标签分类沈福利历史国防科学技术大学有哪些校区
    keras 多标签分类沈福利历史国防科学技术大学有哪些校区
  • 多标签分类的评价指标有哪些沈福利图片国防科学技术大学中国硬度
    多标签分类的评价指标有哪些沈福利图片国防科学技术大学中国硬度
  • 多标签分类数据集沈福利博士国防科学技术大学录取分数线2014
    多标签分类数据集沈福利博士国防科学技术大学录取分数线2014
  • 多标签分类问题沈福利硕士中国国防科学技术大学2018录取分数线
    多标签分类问题沈福利硕士中国国防科学技术大学2018录取分数线
使得y最活状.为了使问题清楚'.可以将那些原始空间中对应点连按起来,就如同将目抓直线 放人原始空间中 样,我们称这条连接得剑的曲线为目标空间的预映像(PrLimage〉.在图中、某 个原始点使得/最活凰.式〈113)给岀的学习吏新规则使倚杈向量向这个原始点移动(用小箭头表 示在图中九因为窗函数( .Y" - Vl)的缘故.预映像上离这个权向蚩较近的点也向那个原始点移 动,如果机械臂釆样很多次,就可以学到个拓扑有序映射 现在的任务就乞:给出-串讽对应原始空间中的采样),建立一种Φ到y的映射.使之满足 原始空问中相近的两个点在冃标空间的映像点也是比较接近的,这种保持邻接关系的做法就 是''拓扑有序映射”名称的来源。 映射是通过一个简单的两层神经网络学到的。网络有两个输入魁和伶,每个输入单元都 和很多输出单元连接,输出单元就对应日标宜线(空间)上的点”当0到来时,目标空间中的每 个节点都计算它自己的净激活叫"% 响应最大的点称为y。这个点的权向量和所有与 它邻接的点的权向曙都根锯下式更新: "%α ÷ D = u,(i,) + ;(/)A(Iy - y*>)Φ, (113) 其中#"
【AI网站】人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、大数据、培训课程、各大框架、视频学习、学习路线
热门资讯

备案号:黔ICP备17009812号-1