1. 我们能否保证 E-in(h) 与 E-out(h) 足够接近?2. 我们能否使 E-in(h) 足够小? 其中对于第2点,能否使 E-in(h) 足够小这个问题通过合适的 “策略+算法” 可以达成,关于这一点在前面的文章中已经解释地比较详细了(具体可参考《总览篇 VI 策略-损失函数》、《总览篇 VIII 算法-梯度下降法及其变种...
若目标概念 c \in H,则其中存在假设能正确分类所有数据,我们称以 c 为目标的这个学习问题对 H 是可分的,否则不可分。 3. 经验误差 & 泛化误差 针对二分类问题,泛化误差就是在所有数据上分类错误的概率: E(h ; \mathcal{D})=P_{(x, y) \sim \mathcal{D}}(h(x) \neq y)=\mathbb{E}_{(...
Deep Learning假设神经网络是多层的,首先用Restricted Boltzmann Machine(非监督学习)学习网络的结构,然后再通过Back Propagation(监督学习)学习网络的权值。 现在,deep learning的应用越来越广泛,甚至已经有超越SVM的趋势。一方面以Hinton,Lecun为首的深度学习派坚信其有效实用性,另一方面Vapnik等统计机器学习理论专家又坚持...
There is some relationship between the architecture and generalization of the neural network,and the size of the training set. As the kernel of PAC learning and the measure of the learning ability of learning machine,VC-dimension plays an important role in the relationship. So,the research of ...
2006年,Hinton提出神经网络的Deep Learning算法。Deep Learning假设神经网络是多层的,首先用Restricted Boltzmann Machine(非监督学习)学习网络的结构,然后再通过Back Propagation(监督学习)学习网络的权值。 现在,deep learning的应用越来越广泛,甚至已经有超越SVM的趋势。一方面以Hinton,Lecun为首的深度学习派坚信其有效实用...
关键词: Theoretical or Mathematical/ learning by example learning systems neural nets pattern recognition/ VC-dimension learning machine capacity measurement error rates data sets linear classifiers/ C1230D Neural nets C1240 Adaptive system theory C1250 Pattern recognition ...
后来Synopsys收购了Atrenta,整合Spyglass推出了。VC Spyglass作为Synopsys推出的期望继承Spyglass的新一代产品,兼容原有Spyglass的Use Mode,提供更高性能和更多功能,和PT/DC工具的命令兼容,采用Verdi的debug界面,加入Machine Learning,低误报,对Netlist/低功耗的支持等优势。
Foundations of Machine Learning: Rademacher complexity and VC-Dimension(2)(一) 增长函数(Growth function) 在引入增长函数之前,我们先介绍一个例子,这个例子会有助于理解增长函数这个东西。在input spac
Leveraging the latest formal technologies and Machine Learning techniques, Synopsys VC Formal™ has the capacity, speed and flexibility to exhaustively verify some of the most complex SoC designs, find deep corner-case design bugs, and achieve formal signoff. Natively integrated with Synopsys VCS®...