This is the weighted average output

This is the weighted average output of the predictor f on the input x, where each output
is determined after training f with a particular training set t and parameter initalization
w, and weighted according to the probability of that training set and that parameter initialization. The two independent random variables T and W form a joint random variable
TW. Wherever the expectation operator E {·} is used in this thesis, unless explicitly stated,
it can be assumed the expectation is calculated with respect to the distribution of TW.
Similarily to (2.8) we define the expected error (or generalization error) of the predictor
on a single input pair (x, d) as:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี่คือผลผลิตเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ f จำนวนประตูบนอินพุต x ซึ่งแต่ละผลกำหนดหลังจาก initalization t และพารามิเตอร์การตั้งค่า f ฝึก ด้วยการฝึกอบรมเฉพาะw และถ่วงน้ำหนักตามความน่าเป็นชุดการฝึกอบรมและเริ่มต้นพารามิเตอร์ที่ สองอิสระสุ่มตัวแปร T และ W เป็นตัวแปรสุ่มร่วมผู้ที่ใช้ ทุกตัวดำเนินการความคาดหวัง E {·} ใช้ในวิทยานิพนธ์นี้ เว้นแต่จะระบุอย่างชัดเจนมันสามารถจะสันนิษฐานความคาดหวังเกี่ยวกับการกระจายของผู้ที่ใช้คำนวณSimilarily (2.8) เราจะกำหนดข้อผิดพลาดที่คาดไว้ (หรือข้อผิดพลาด generalization) ของจำนวนประตูที่บนตัวเดียวเข้าคู่ (x, d) เป็น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี่คือการส่งออกเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของฉทำนายในการป้อนข้อมูล x
ซึ่งแต่ละการส่งออกจะพิจารณาหลังการฝึกอบรมที่มีเอฟทีโดยเฉพาะอย่างยิ่งการฝึกอบรมและการตั้งค่าพารามิเตอร์initalization
W, และถ่วงน้ำหนักตามความน่าจะเป็นของการตั้งค่าและการฝึกอบรมที่พารามิเตอร์เริ่มต้นว่า ทั้งสองตัวแปรสุ่มอิสระ T และ W
รูปแบบตัวแปรร่วมสุ่มทีดับบลิว เมื่อใดก็ตามที่ผู้ประกอบการ E คาดหวัง {·}
ที่ใช้ในวิทยานิพนธ์นี้ยกเว้นที่ระบุไว้อย่างชัดเจนก็สามารถสันนิษฐานความคาดหวังที่มีการคำนวณเกี่ยวกับการกระจายของทีดับบลิว. the
ทำนองเดียวกันถึง (2.8) เรากำหนดข้อผิดพลาดคาดว่า (หรือข้อผิดพลาดทั่วไป) ของ
ทำนายคู่ป้อนข้อมูลเดียว(x, d) เช่น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี่คือ ผลผลิตเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของตัว F บนใส่ X ที่แต่ละ output
จะพิจารณาหลังการฝึกอบรมเฉพาะชุด F กับ T และพารามิเตอร์ initalization
w และถ่วงน้ำหนักตามความน่าจะเป็นของการตั้งค่าและพารามิเตอร์การเริ่มต้น . TW
สุ่มตัวแปรร่วมแบบสองตัวแปรอิสระสุ่ม T และ W .ที่คาดการณ์ผู้ประกอบการ E { ด้วย } ที่ใช้ในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ เว้นแต่จะระบุไว้อย่างชัดเจน
, มันสามารถสันนิษฐานความคาดหวังมีการคำนวณเกี่ยวกับการกระจายของ TW .
similarily ( 2.8 ) ที่เรากำหนดไว้ ( หรือการเกิดข้อผิดพลาด ) ของตัวแปร
บนคู่ใส่เดี่ยว ( x , D ) เช่น