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使用Mitchell近似构造加法神经网络.
本文通过Mitchell近似算法将乘法运算转变为加法运算，从而降低了神经网络中的乘法的运算量。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-724363.html
Mitchell近似是一种在二进制下近似的快速对数和指数计算方法。对于一个十进制的非负数 p p 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-724363.html
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简述 牛顿法常用来求解无约束非线性规划问题，它利用目标函数的二次泰勒展开式构造搜索方向。 无约束非线性规划问题 ： m i n f ( x ) , x ∈ R n min f(x),quad x in R^n min f ( x ) , x ∈ R n 。如果目标函数 f ( x ) f(x) f ( x ) 在 R n R^n R n 上具有 连续的二阶偏导数 ，其中 Hessian矩阵正定
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原理 最小二乘法由勒让德（A.M.Legendre）于1805年在其著作《计算彗星轨道的新方法》中提出，主要思想是最小化误差二次方和寻找数据的最佳匹配函数，利用最小二乘法求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或称为残差）的二次方和达到最小，即： E = ∑ i = 1 n
简述 共轭梯度法是利用目标函数的梯度逐步产生 共轭方向 并将其作为搜索方向的方法。 共轭梯度法是针对二次函数 f ( x ) = 1 2 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n f(x)=frac{1}{2}x^TQx+b^Tx+c,x in R^n f ( x ) = 2 1 x T Q x + b T x + c , x ∈ R n 的 无约束优化问题 。此方法具有 存储变量少 和 收敛速
Taylor Formula. 本文目录： 泰勒公式 Taylor Formula 余项 Remainder 泰勒公式的应用：Hard-Sigmoid与Hard-Tanh 泰勒公式(Taylor Formula) 是将一个复杂函数用一个 多
《人工智能的数学基础》 第一章 人工智能与数学基础 1.1 人工智能简介 1.2 数学在人工智能中的作用 1.3 本书内容概述 第二章 线性代数基础 2.1 向量与矩阵 2.2 行列式与矩阵计算 2.3 线性方程组 2.4 矩阵分解与特征值分析 第三章 微积分基础 3.1 导数与微分 3.2 积分学基础 3.3 常
Integral Probability Metric. 积分概率度量( integral probability metrics, IPM )用于衡量两个概率分布
