热门文档
- 2023-04-19 15:04:26 《千家妙方 上册 1982年》(李文亮等编)
- 2022-09-18 20:22:00 中国人为什么看不起中国人 张鸣
- 2023-10-13 17:09:40 楚辞 中华传统诗词经典 可复制-李山-9787101097528
- 2022-09-18 20:22:00 中国兵法之起源 编委会
- 2022-11-24 16:17:09 《性体验与性爱心理》尤里-谢尔巴特赫
- 2022-11-24 16:17:09 《性爱健康指南》石四维编著
- 2023-10-13 17:09:40 超速学习：我这样做，一个月学会素描，一年学会四种语言，完成MIT四年课程-斯科特·扬著，林慈敏译-9789861755533
- 2023-10-13 17:09:40 初中诗词格律读本 可复制-周建忠 徐乃为 王业强编著-9787101121704
- 2022-09-18 19:48:57 心理催眠术 迈克尔.赫普,温迪.德雷顿著
- 2023-10-13 17:09:40 曾国藩家书 中华经典藏书(升级版)可复制-檀作文译注-9787101115482
- 2023-10-13 17:09:40 菜根谭 中华经典藏书(升级版)可复制-杨春俏译注-9787101115611
- 2023-01-11 15:23:39 孔子学院传播研究_刘程 安然著_9787516112922
1、本文档共计 476 页，下载后文档不带www.pdfdz.com水印，支持完整阅读内容。
2、古籍基本都为PDF扫描版，所以文档不支持编辑功能，即不支持文档内文字的复制粘贴。
3、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用，不得用于其他商业用途（如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利）。
4、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
5、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。
2、古籍基本都为PDF扫描版，所以文档不支持编辑功能，即不支持文档内文字的复制粘贴。
3、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用，不得用于其他商业用途（如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利）。
4、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
5、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。
5.3.1误差函数导数的计算1725.3.2一个简单的例子·····1745.3.3反向传播的效率1755.3.4Jacobian矩阵1755.4Hessian矩阵1775.4.1对角近似1775.4.2外积近似1785.4.3Hessian矩阵的逆矩阵1785.4.41795.4.5Hessian矩阵的精确计算1795.4.6Hessian矩阵的快速乘法1805.5神经网络的正则化1825.5.1相容的高斯先验.1835.5.21855.5.31865.5.4切线传播1875.5.5用变换后的数据训练1895.5.6卷积神经网络1905.5.7软权值共享1915.6混合密度网络1935.7贝叶斯神经网络1975.7.1后验参数分布1985.7.2超参数最优化1995.73用于分类的贝叶斯神经网络2005.8练习2026核方法2062066.2构造核..2076.3径向基函数网络2112126.42146.4.1重新考虑线性回归问题2146.4.2用于回归的高斯过程2166.4.32196.4.4自动相关性确定2206.4.5用于分类的高斯过程2216.4.6拉普拉斯近似2226.4.72256.5练习2257稀疏核机2287.1最大边缘分类器2287.1.12317.1.2与logistic回归的关系2357.1.3多类SVM2367.1.4回归问题的SVM2377.1.5计算学习理论24072相关向量机2412417.2.2稀疏性分析···2447.2.3RVM用于分类2472498图模型2512518.1.1例子：多项式回归2538.1.2生成式模型2558.1.3离散变量2558.1.4线性高斯模型2572598.2.1图的三个例子2608.2.226483马尔科夫随机场2668.3.1条件独立性质2678.3.22688.3.3例子：图像去噪2698.3.4与有向图的关系2718.4图模型中的推断2748.4.12748.4.22778.432778.4.4加和-乘积算法2798.4.5最大加和算法2858.4.62898.4.7循环置信传播2898.4.8学习图结构2908.5练习2909混合模型和EM2939.1K均值聚类2939.1.1图像分割与压缩2962979.2.1最大似然2989.2.2用于高斯混合模型的EM3003039.3.1重新考察高斯混合模型3049.3.2与K均值的关系···3059.3.3伯努利分布的混合3069.3.4贝叶斯线性回归的EM算法3099.4一般形式的EM算法........3109.5练习31310近似推断31631610.1.1分解概率分布31710.1.2分解近似的性质31910.13例子：一元高斯分布32110.1.4模型比较32410.2例子：高斯的变分混合324102.1变分分布32510.2.2变分下界32910.2.3预测概率密度33010.2.4确定分量的数量331
