One of the main technical hitches i

One of the main technical hitches in neural network model building is dealing with model complexity. Conventional methods of training have just been presented, and as discussed, they can be considered computationally intensive optimization prob-lems based on a set of user-defined training cases. Bayesian learning presents an alternative form of training, an integration problem approach if you will, where the assignment of “prior” probabilities, those based on existing information (e.g., previ-ously collected data, expert judgment), is performed (Lampinen and Vehtari, 2001). Bayes’ rules can then be applied to compute the posterior distribution given by

Kết quả (Việt) 1:

Một trong những cản trở chính kỹ thuật trong việc xây dựng mô hình mạng nơ-ron là đối phó với mô hình phức tạp. Thông thường trong số các phương pháp đào tạo vừa được trình bày, và như được thảo luận, họ có thể được coi là tối ưu hóa cấp tốc computationally prob-lems dựa trên một tập hợp các trường hợp đào tạo người dùng xác định. Bayes học trình bày một hình thức khác của đào tạo, một cách tiếp cận vấn đề hội nhập nếu bạn sẽ, nơi sự phân công của xác suất "trước", những người dựa trên thông tin hiện có (ví dụ: previ-ously thu thập dữ liệu, chuyên gia bản án) thực hiện (Lampinen và Vehtari, 2001). Quy tắc Bayes có thể được áp dụng để tính toán phân phối sau được đưa ra bởi

Kết quả (Việt) 2:

Một trong những cản trở kỹ thuật chính trong thần kinh xây dựng mô hình mạng là đối phó với các mô hình phức tạp. phương pháp truyền thống đào tạo vừa được trình bày, và như đã nói, chúng có thể được coi là tối ưu hóa tính toán chuyên sâu prob-vấn dựa trên một tập hợp các trường hợp đào tạo người dùng định nghĩa. học Bayesian trình bày một hình thức khác của đào tạo, một cách tiếp cận vấn đề hội nhập nếu bạn sẽ, nơi mà sự phân công của xác suất "trước", những người dựa trên các thông tin hiện có (ví dụ, previ-ously dữ liệu thu thập, đánh giá chuyên gia), được thực hiện (Lampinen và Vehtari năm 2001). quy tắc Bayes 'sau đó có thể được áp dụng để tính toán phân bố sau do