理想多维线性分布样本集的特征提取和化简

• 作者: 朱笔曦
• 来源期刊: 电脑迷
• 关键词: 理想多维线性分布样本集 特征提取 行列式 向量 第三样本 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 网络天地
• 页码范围: 181
• 页数: 1页
• 字数: 2453字
• 语种: 中文

摘要

南于神经网络训练盲棒南样本集合得到分界平面.存分配出错样本之间来回调整权佰.而没有对样本集合本身讲行处理.导致延展性较差.比如训练样本A中表现良好的神经网络.在样本B中可能表现较差.而如果同时讲行样本A及样本B的训练.则可]能面临用时过长的问题.如果对样本集合讲行特征提取及化简,则可将任务分配和联合处理.如此,将大幅度提升分界平面的适用范围.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱笔曦	西安电子科技大学电子工程学院	1	0	0.0	0.0