This is known as the Nadaraya-Watso

This is known as the Nadaraya-Watson estimator (Nadaraya, 1964; Watson,
1964), and has been re-discovered relatively recently in the context of neural
networks (Specht, 1990; Schi0ler and Hartmann, 1992). We see that (5.42) has
the form of a normalized expansion in Gaussian radial basis functions defined in
the input space, and should be compared with the form (5.38) obtained earlier
from the perspective of additive noise on the input data. Each basis function is
centred on a data point, and the coefficients in the expansion are given by the
target values t

Kết quả (Việt) 1:

Điều này được gọi là công cụ ước tính Nadaraya-Watson (Nadaraya, 1964; Watson,1964), và đã được tái phát hiện tương đối mới trong bối cảnh thần kinhmạng (Specht, 1990; Schi0ler và Hartmann, 1992). Chúng tôi thấy rằng (5,42) cóCác hình thức của một phát triển bình thường trong cơ sở xuyên tâm Gaussian chức năng định nghĩa trongđầu vào không gian, và nên được so sánh với các hình thức (5.38) thu được trước đótừ quan điểm của phụ gia tiếng ồn trên đầu vào dữ liệu. Mỗi chức năng cơ sở làtập trung vào các điểm dữ liệu, và các hệ số trong việc mở rộng được đưa ra bởi cácmục tiêu giá trị t

Kết quả (Việt) 2:

Điều này được gọi là ước lượng Nadaraya-Watson (Nadaraya, 1964; Watson,
1964), và đã được tái phát hiện tương đối gần đây trong bối cảnh của thần kinh
mạng (Specht, 1990; Schi0ler và Hartmann, 1992). Chúng tôi thấy rằng (5.42) có
các hình thức của một mở rộng bình thường trong các hàm cơ sở xuyên tâm Gaussian được xác định trong
không gian đầu vào, và nên được so sánh với các hình thức (5.38) thu được trước đó
từ quan điểm của phụ tiếng ồn trên các dữ liệu đầu vào. Mỗi hàm cơ sở được
tập trung vào một điểm dữ liệu, và các hệ số trong việc mở rộng được đưa ra bởi các
giá trị mục tiêu t