Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau
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Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Introduit des machines vectorielles de support, couvrant la perte de charnière, la séparation hyperplane et la classification non linéaire à l'aide de noyaux.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
Discute des minima dans les fonctions d'erreur, des minima multiples, des points de selle, de la symétrie de l'espace de poids et des bonnes solutions presque équivalentes dans les réseaux neuronaux profonds.
