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在网络中，网络的学习问题可以归结为如何求解向量b. 而向量b是由向量a计算得到的。因此向量a的构造对识别效果起着十分重要的作用，它为整体的识别能力定下了基调。 目前的重构方法主要有基于经验的选择方法；基于A的方法；基于B的搜索方法。 但这些方法都是把向量a当成是一个整体，对于特征丰富多变的待识别对象，基于整体的方法无法准确体现待识别对象的内在特征，往往识别效果不好。如何更好的让向量a更好的体现对象的内在依赖，是本文主要考虑问题。 |
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3楼2012-03-09 17:34:37
terry_well
荣誉版主 (知名作家)
笑熬浆糊——满脑浆糊
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【答案】应助回帖
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sltmac(金币+1): 2012-03-09 09:25:39
hzhstar(金币+50, 翻译EPI+1): ★有帮助 2012-03-09 17:33:19
sltmac(金币+1): 2012-03-09 09:25:39
hzhstar(金币+50, 翻译EPI+1): ★有帮助 2012-03-09 17:33:19
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In fact, the main problems with regard to the networks could be attributed to the solving of the vector “b”, while Vector “b” could be directly calculated from the vector “a”. Therefore, the constitution of Vector “a” plays a significant role on the effect of recognition, and it set the tone for a whole recognition capabilities. The current reconstruction methods mainly include method of experience-based selection, method based on A and searching method based on B. However, the vector “a” is considered as a whole in these methods. It is impossible to identify the essential characteristics of the objects, resulting in a poor identification result. In this paper, main attention has been paid on how to better reflect the essential characteristics of the objects by using vector “a”. 外行人看热闹。  |
2楼2012-03-08 23:00:18