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尚硅谷_黄志洪_概率图模型_机器学习数学-概率论选讲_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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可以使用明确的意识规则故意推理,但很多我们的常识推理,特别是类比推理,只是看到的作品答案,没有有意识的介入脚步。即使我们做有意识的推理,我们必须有一些方法才能看到哪些规则适用,以避免无限回归。所以,很多人,当他们想到的时候在a中实现关系图神经网络,只是假设你应该使一个神经元对应于一个节点关系图和之间的联系,两个神经元对应二进制关系。但是这种方法不起作用。首先,关系进入不同的口味。他们是不同的关系。喜欢的母亲,或阿姨的阿姨神经网络中的连接只有一个强度。它没有不同的类型。我们也需要转身你的'a'之间的关系介于'b'之间and'c”。我们仍然不确定正确的方法在...中实现关系知识神经网络。但很多人似乎很可能神经元用于表示每个神经元我们所知道的概念,以及每一个概念神经元可能参与交易有许多不同的概念。这称为分布式表示。这是一个多对多的映射概念和神经元。 在这个视频中,我们将看看软最大输出功能。这是一种强制a的输出的方法神经网络总和到一个所以他们可以代表概率分布跨越谨慎互相排斥备择方案。在我们回到我们的问题之前学习用于表示单词的特征向量,我们还有一个题外话,这个这是技术转移的时间。到目前为止,我谈到了使用方形区域训练神经网络和测量的措施线性神经元是一个明智的事情做。但平方误差测量有一些缺点。例如,设计敏锐度是多少一,所以你有一个目标,而且神经元的实际输出是一个亿万,然后几乎没有梯度允许物流单
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