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贝叶斯正则化BP神经网络训练慢

发布时间:2019-07-16 07:35 来源:未知 编辑:admin

  贝叶斯分类器由概率统计得出,和神经网络都需要经过训练得到相应的分类的功能,如果非要说区别的话就是结构上的区别,神经网络通过高阶级数或者几何空间逼近,无数多的节点构成了非常复杂的数据相关性,而贝叶斯分类器则通过每个模式(事件几何下)中发生该事件的概率来反过来推导发生该这些事件概率后 属于那种模式,理论上神经网络是连续系统,贝叶斯不是连续的,并且贝叶斯不能处理维度间高度相关性的事件(这就好比 z=ax+by ,但y里又有x的相关因子,x和y并不独立),而神经网络没这个问题。

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