CHAPTER 1. INTRODUCTION 8In chapter

CHAPTER 1. INTRODUCTION 8
In chapter 5, we perform a theoretical analysis of NC learning. We find that due to
an assumption made in the original work, the λ parameter in fact is made up of two
components, one of which can be determined analytically for any ensemble architecture.
We give a clear account of the connections between NC, simple ensemble learning, single
network learning, the Ambiguity decomposition, and the bias-variance and bias-variance-covariance decompositions. This gives NC a statistical interpretation, including a grounding
in a large body of literature, which it did not previously hav e. We prove an upper bound on
the strength parameter and show how the ensemble gradient can be understood as a sum
of various components.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทที่ 1 บทนำ 8
ในบทที่ 5 เราดำเนินการวิเคราะห์ทางทฤษฎีของการเรียนรู้อร์ทแคโรไลนา เราพบว่าเนื่องจากสมมติฐานที่เกิดขึ้นในการทำงานเดิมพารามิเตอร์λในความเป็นจริงที่ถูกสร้างขึ้นจากสององค์ประกอบหนึ่งซึ่งสามารถตรวจสอบวิเคราะห์สถาปัตยกรรมชุดใดๆ . เราจะให้บัญชีที่ชัดเจนของการเชื่อมต่อระหว่างอร์ทแคโรไลนา, ชุดที่เรียบง่าย การเรียนรู้เดียวการเรียนรู้เครือข่ายการสลายตัวความคลุมเครือและอคติความแปรปรวนและความแปรปรวนอคติ-แปรปรวนสลายตัว นี้จะช่วยให้ NC การตีความทางสถิติรวมทั้งดินในร่างกายขนาดใหญ่ของวรรณกรรมซึ่งมันก็ไม่ได้ก่อนหน้านี้hav อี เราพิสูจน์ขอบเขตบนพารามิเตอร์ความแข็งแรงและแสดงให้เห็นว่าการไล่ระดับสีชุดสามารถเข้าใจได้เป็นผลรวมขององค์ประกอบต่างๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทที่ 1 แนะนำ 8
ในบทที่ 5 เราแสดงการวิเคราะห์เชิงทฤษฎีของ NC การเรียนรู้ เราพบว่าเนื่องจาก
สมมุติฐานในการทำงานเดิม λพารามิเตอร์ในความเป็นจริงที่ถูกสร้างขึ้นจากสอง
ส่วนประกอบหนึ่งซึ่งสามารถกำหนดวิเคราะห์ใด ๆทั้งมวล สถาปัตยกรรม
เราให้บัญชีที่ชัดเจนของการเชื่อมต่อระหว่าง NC , ชุดการเรียนรู้ง่าย เครือข่ายการเรียนรู้เดี่ยว
,ความคลุมเครือการสลายตัวและความแปรปรวนความแปรปรวนร่วม decompositions ความลำเอียงและอคติ . นี้จะช่วยให้ NC การตีความทางสถิติ รวมทั้งดิน
ในร่างกายขนาดใหญ่ของวรรณกรรม ซึ่งมันไม่เคย . . . เราพิสูจน์ผูกด้านบน
พลังพารามิเตอร์และแสดงวิธีการที่วงดนตรีระดับสามารถเข้าใจได้เป็นเงินก้อน
ของส่วนประกอบต่าง ๆ