李宏毅deep learning theory P1 can shallow network fit any function

2024-02-03 13:58

文章标签 function network theory deep fit learning p1 李宏毅 shallow

本文主要是介绍李宏毅deep learning theory P1 can shallow network fit any function，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

shallow的network已经可以fit any function，deep的有什么优势

deep的network和shallow训练出来的有什么不同

1. can shallow network fit any function?

用神经网络去拟合一个L-lipschitz的函数，使得最大的差值error小于epsilon，需要分L/epsilon个segment，需要L/epsilon个神经元拟合

因此对于任何L-lipschitz的函数都可以用一层hidden layer的reLU去fit

这篇关于李宏毅deep learning theory P1 can shallow network fit any function的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/674378。 23002807@qq.com

vue解决子组件样式覆盖问题scoped deep

《vue解决子组件样式覆盖问题scopeddeep》文章主要介绍了在Vue项目中处理全局样式和局部样式的方法,包括使用scoped属性和深度选择器（/deep/）来覆盖子组件的样式,作者建议所有组件... 目录前言scoped分析deep分析使用总结所有组件必须加scoped父组件覆盖子组件使用deep前言

C++11的函数包装器std::function使用示例

《C++11的函数包装器std::function使用示例》C++11引入的std::function是最常用的函数包装器,它可以存储任何可调用对象并提供统一的调用接口,以下是关于函数包装器的详细讲解... 目录一、std::function 的基本用法1. 基本语法二、如何使用 std::function

poj 2349 Arctic Network uva 10369（prim or kruscal最小生成树）

题目很麻烦，因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。感觉网上的题目解释都没说得很清楚，不适合新手。自己写一个。题意：给你点的坐标，然后两点间可以有两种方式来通信：第一种是卫星通信，第二种是无线电通信。卫星通信：任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接，与点间的距离无关；无线电通信：两个点之间的距离不能超过D，无线电收发器的功率越大，D越大，越昂贵。计算无线电收发器D

AutoGen Function Call 函数调用解析（一）

目录一、AutoGen Function Call 1.1 register_for_llm 注册调用 1.2 register_for_execution 注册执行 1.3 三种注册方法 1.3.1 函数定义和注册分开 1.3.2 定义函数时注册 1.3.3 register_function 函数注册二、实例本文主要对 AutoGen Function Call

(function() {})();只执行一次

测试例子： var xx = (function() { (function() { alert(9) })(); alert(10) return "yyyy"; })(); 调用： alert(xx); 在调用的时候，你会发现只弹出"yyyy"信息，并不见弹出"10"的信息！这也就是说，这个匿名函数只在立即调用的时候执行一次，这时它已经赋予了给xx变量，也就是只是

js私有作用域(function(){})(); 模仿块级作用域

摘自：http://outofmemory.cn/wr/?u=http%3A%2F%2Fwww.phpvar.com%2Farchives%2F3033.html js没有块级作用域，简单的例子： for(var i=0;i<10;i++){alert(i);}alert(i); for循环后的i，在其它语言像c、java中，会在for结束后被销毁，但js在后续的操作中仍然能访

简单的Q-learning|小明的一维世界(3)

简单的Q-learning|小明的一维世界(1) 简单的Q-learning|小明的一维世界(2) 一维的加速度世界这个世界，小明只能控制自己的加速度，并且只能对加速度进行如下三种操作：增加1、减少1、或者不变。所以行动空间为： { u 1 = − 1 , u 2 = 0 , u 3 = 1 } \{u_1=-1, u_2=0, u_3=1\} {u1=−1,u2=0,u3=1}

简单的Q-learning|小明的一维世界(2)

上篇介绍了小明的一维世界模型、Q-learning的状态空间、行动空间、奖励函数、Q-table、Q table更新公式、以及从Q值导出策略的公式等。最后给出最简单的一维位置世界的Q-learning例子，从给出其状态空间、行动空间、以及稠密与稀疏两种奖励函数的设置方式。下面将继续深入，GO！一维的速度世界这个世界，小明只能控制自己的速度，并且只能对速度进行如下三种操作：增加1、减

图神经网络框架DGL实现Graph Attention Network (GAT)笔记

参考列表： [1]深入理解图注意力机制 [2]DGL官方学习教程一 ——基础操作&消息传递 [3]Cora数据集介绍+python读取一、DGL实现GAT分类机器学习论文程序摘自[1]，该程序实现了利用图神经网络框架——DGL，实现图注意网络（GAT）。应用demo为对机器学习论文数据集——Cora，对论文所属类别进行分类。（下图摘自[3]） 1. 程序 Ubuntu：18.04

rtklib.h : RTKLIB constants, types and function prototypes 解释

在 RTKLIB 中，rtklib.h 是一个头文件，包含了与 RTKLIB 相关的常量、类型和函数原型。以下是该头文件的一些常见内容和翻译说明： 1. 常量 (Constants) rtklib.h 中定义的常量通常包括：系统常量：例如，GPS、GLONASS、GALILEO 等系统的常量定义。时间常量：如一年、一天的秒数等。精度常量：如距离、速度的精度标准。 2. 类型

李宏毅deep learning theory P1 can shallow network fit any function

相关文章