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python环境搭建(推荐anaconda方法)_王书宁_简单线性回归模型中_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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节),对h施加先验对数p(h),以使其分布因子化并尽可能集中。请注意,在极限条件下,对于所有这些情况,正则化都倾向于对输入不敏感的表示。 很明显,第二种力量本身没有任何意义(一般来说,任何正规化者也是如此)。如何协调这两种力量(一方面是重建错误,另一方面是表示的“简单性”)。优化问题的解决方案是,只需表示区分训练示例所需的变化。如果数据生成分布集中在一个低维流形附近,那么 图17.12:正则化自动编码器或瓶颈自动编码器必须协调两种力:重建误差(迫使其保留足够的信息以区分训练示例)和旨在降低其表示能力的正则化器或约束,使它对输入尽可能多的方向不敏感。解决方案是使学习的表示对沿流形的变化(向右的绿色箭头,与流形相切)敏感,但对与流形正交的变化(向下的蓝色箭头)不变。这使得表示在与流形正交的方向上收缩。 隐式捕获此流形的局部坐标的表示:只有与x周围的流形相切的变化才需要与h=f(x)中的变化相对应。因此,编码器学习从嵌入空间x到表示空间的映射,该映射仅对沿流形方向的变化敏感,但对与流形正交的变化不敏感。这个想法如图17.12所示。图17.13中示出了一个一维示例,显示通过使自动编码器围
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