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随机梯度下降法_黄鑫元_北风网_cuda 10安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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就在于,它在一定 程度上指引人们如何把一种语言形式的知识转化成确定的分类函数。纯粹摸糊技术的一个严 重局限性是它们不依赖训练样本。并且如果用此方法达不到设计要求时,人们通常利用神经 网络或其他自适应的方法来补偿。 *4.8 RCE 网络 在前面的讨论中,我们已经看到ParZen窗方法在整个特征空间中都使用同一个固定的 窗。然而,有的场合会出现这种情况:即在特征空间的某些区域中,小的窗能够有较好的效果, 而在另外一些区域中,大的窗会有较好的效果。对于这样的问题,L近邻规则是通过在不同点 自适应的调整区域大小来解决这个问题的。不严格地说,介于ParZen窗方法和「近邻规则方 法之间的途径应该是这样的;在训练过程中,对于当前点,根据这个点到离它最近的非同一类 别的点的距离来调节窗的大小。这种区域调整算法能够用神经网络的结构来实现。 一种有代表性的方法称为"衰减库仑势(函数〉法"(reduced COUIomb energy),或者iiRCE 网络”法,其结构如图4-25所示。这种RCE网络具有与概率神经网络相同的拓扑结构 (图4-9}(其名字的来源是因为这个网络的一些方程类似于静电学中
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