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| =NIS系列= | | =NIS系列= |
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− | * 虽然可以通过两个阶段得到结果,但是NIS没有真正地最大化有效信息。由于此方法的数学形式是一个泛函问题,无法直接进行优化,在NIS+中,将通过计算变分下界解决泛函问题。
| + | 目前这一小节没啥问题了,可以加参考文献和交叉引用了。 |
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− | 我发现这里这样简单讲很难看懂,要不然这里就不放缺陷了,后面讲缺陷的时候统一讲。(好哒,识别这里要不要只介绍输入、输出、框架,这三个部分,两阶段也在下面解释,这里只说明没有最大化)
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− | YMZ:可以的
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− | PLL:识别NIS已改
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| =机器学习领域的分布外泛化问题= | | =机器学习领域的分布外泛化问题= |