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Duality Between Learning Machines: A Bridge Between Supervised and Unsupervised Learning

机译:学习机之间的双重性:有监督和无监督学习之间的桥梁

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摘要

We exhibit a duality between two perceptrons that allows us to compare the theoretical analysis of supervised and unsupervised learning tasks. The first perceptron has one output and is asked to learn a classification of p patterns. The second (dual) perceptron has p outputs and is asked to transmit as much information as possible on a distribution of inputs. We show in particular that the maximum information that can be stored in the couplings for the supervised learning task is equal to the maximum information that can be transmitted by the dual perceptron.
机译:我们展示了两个感知器之间的对偶性,使我们能够比较有监督和无监督学习任务的理论分析。第一个感知器有一个输出,并被要求学习p模式的分类。第二个(双)感知器具有p个输出,并被要求发送尽可能多的有关输入分布的信息。我们特别表明,在监督学习任务的联轴器中可以存储的最大信息等于双感知器可以传输的最大信息。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |1994年第3期|491-508|共18页
  • 作者

    Nadal J; Parga N;

  • 作者单位

    Laboratoire de Physique Statistique,* Ecole Normale Supérieure, 24, rue Lhomond, F-75231 Paris Cedex 05, France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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