深度学习的局限
2015-09-15 10:21
267 查看
因为神经网络，神经网络代价最小化本质上还是最小二乘法，等价与最大似然估计，也就是基于误差是基于高斯分布的，而实际问题很多误差不服从高斯分布的就不适合。比如连续的问题。
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 八皇后问题
- windows不同场景下的系统会话与系统进程
- Android之xml解析
- HDU 5437 Alisha’s Party（优先队列+模拟）
- 网站分类前导：获取网站标题和描述及对相关信息进行分词处理
- 8月“.中国”域名总量净减2,045个 降幅明显增大
- 网站分类前导：获取网站标题和描述及对相关信息进行分词处理
- C++全局函数与类成员函数的区别和相互转化
- java实现的文件压缩和解压
- word转pdf还有什么好的方法
- Java接口类只能声明静态属性
- iOS界面设计切图小结
- Android手机 Fildder真机抓包
- 一个球从100m高度自由落下，每次落地后反跳回原来高度的一半，再落下，再反弹。 求它在第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？
- 【JavaScript】允许IE8使用placeholder
- jQuery全屏滚动插件fullPage.js演示
- Android（java）学习笔记251：ContentProvider使用之添加数据到联系人（掌握）
- HTML特殊字符大全2
- PHP如何识别系统语言或浏览器语言
- Spring MVC handler interceptors example