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model转换成全卷积_hinton_知识表示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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liams and RaSmUSsen, 1996; Scholkopf et al., 1999)。 核机器的一个主要缺点是计算决策函数的成本关于训练样本的数目是线性的。 因为第 i 个样本贡献 αik(X, XCi)) 到决策函数。支持向量机能够通过学习主要包含零 的向量α,以缓和这个缺点。那么判断新样本的类别仅需要计算非零αi对应的训 练样本的核函数。这些训练样本被称为 支持向量( support vector)。 当数据集很大时,核机器的计算量也会很大。我们将会在第 5.9 节回顾这个想 法。带通用核的核机器致力于泛化得更好。我们将在第 5.11 节解释原因。现代深 度学习的设计旨在克服核机器的这些限制。当前深度学习的复兴始于 Hinton et al. (2006b) 表明神经网络能够在 MNIST 基准数据上胜过 RBF 核的支持向量机。 5.7.3 其他简单的监督学习算法 我们已经简要介绍过另一个非概率监督学习算法,最近邻回归。更一般地,k-最 近邻是一类可用于分类或回归的技术。作为一个非参数学习算法,k-最近邻并不局 限于固定数目的参数。我们通常认为k-最近邻算
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