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其中x的维度为input_size，y的维度为output_size，[math]\xi[/math]为一高斯分布，其协方差矩阵为：[math]\Sigma=\diagonal(\sigma_1,\sigma_2,\cdots,\sigma_n)[/math]，这里，[math]\sigma_i[/math]为该神经网络第i个维度的均方误差（MSE）。该矩阵的逆记为sigmas_matrix。映射函数f记为func，则可以用下面的代码计算该神经网络的EI。该算法的基本思想是利用蒙特卡洛方法计算公式{{EquationNote|6}}的积分。

其中x的维度为input_size，y的维度为output_size，[math]\xi[/math]为一高斯分布，其协方差矩阵为：[math]\Sigma=\mathrm{diag}(\sigma_1,\sigma_2,\cdots,\sigma_n)[/math]，这里，[math]\sigma_i[/math]为该神经网络第i个维度的均方误差（MSE）。该矩阵的逆记为sigmas_matrix。映射函数f记为func，则可以用下面的代码计算该神经网络的EI。该算法的基本思想是利用蒙特卡洛方法计算公式{{EquationNote|6}}的积分。

* 输入变量：

* 输入变量：