Probabilistic Neural Networks for Special Tasks in Electromagnetics

机译：电磁学中特殊任务的概率神经网络

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Tato práce pojednává o technikách behaviorálního modelování pro speciální úlohy v elektromagnetismu, které je možno formulovat jako problém aproximace, klasifikace, odhadu hustoty pravděpodobnosti nebo kombinatorické optimalizace. Zkoumané methody se dotýkají dvou základních problémů ze strojového učení a combinatorické optimalizace: ”bias vs. variance dilema” a NP výpočetní komplexity. Boltzmanův stroj je v práci navržen ke zjednodušování komplexních impedančních sítí. Bayesovský přístup ke strojovému učení je upraven pro regularizaci Parzenova okna se snahou o vytvoření obecného kritéria pro regularizaci pravděpodobnostní a regresní neuronové sítě.

机译：这项工作涉及针对电磁学中特殊问题的行为建模技术，该行为建模技术可以表述为近似，分类，概率密度估计或组合优化的问题。研究的方法涉及机器学习和组合优化的两个基本问题：方差困境”和NP计算复杂度。 Boltzman的机器旨在简化复杂的阻抗网络。修改了贝叶斯机器学习方法，以对Parzen窗口进行正则化，从而努力为概率和回归神经网络的正则化创建通用准则。

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作者
Koudelka Vlastimil;
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作者单位

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年度 2014
总页数
原文格式 PDF
正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
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