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uscocoatc

新虫 (初入文坛)

[求助] 神经网络cost function问题

神经网络的训练中用到cost function，常见的是对于每一个输入样本xi，都可以求出oi，然后代价为oi-ti，并在所有样本上求和，得到cost function。我的问题是，对于每一个xi，代价不但与相应的输出oi相关，与所有的样本的输出都相关，其实跟linear discriminant analysis中要最小化的目标函数有点类似，这种情况能不能用神经网络来学习呢？谢谢大家
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1楼 2015-03-12 16:01:51
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lovequanyn

木虫 (正式写手)
不知所云，所有的算法都是最小化代价函数，LDA是一步做出来，神经网络是迭代法做出来，不知道究竟想表达什么。

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2楼2015-03-12 16:46:14
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uscocoatc

新虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by lovequanyn at 2015-03-12 16:46:14
不知所云，所有的算法都是最小化代价函数，LDA是一步做出来，神经网络是迭代法做出来，不知道究竟想表达什么。

谢谢回复，我表达的不是很清楚。一般在用神经网络的时候，给定一个输入样本 i ，可以求出一个Error Ei这个Ei=||Oi-Ti|| （输出与目标的差距）是跟其他的样本无关的，而我的问题是给定一个输入样本 i ，Ei是需要计算Oi和其他所有样本的输出Oj之间的距离得到的（就像LDA中最小化类内距离/类间距离）。换一种说法，我不是做分类或拟合，所以没有一一对应的目标输出，而是学习一个特征空间，使所有样本被map到该空间后，相互之间满足某个条件。
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3楼2015-03-13 01:29:18
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