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神经网络的有效信息计算 (查看源代码)

2025年1月12日 (日) 04:30的版本

删除3字节、 2025年1月12日 (日) 04:30

→‎有效信息计算方法

第156行：第156行：

通过最小化预测误差约束粗粒化策略，目标函数为：

通过最小化预测误差约束粗粒化策略，目标函数为：

−

+

−

<math>L = \sum_t ||\hat{x}_{t+1} - x_{t+1}||_l</math>

+

<math>L = \sum_t ||\hat{x}_{t+1} - x_{t+1}||_l</math>

其中，<math>||\cdot||_l</math> 表示 <math>l</math>-范数，通常选择二次误差。

其中，<math>||\cdot||_l</math> 表示 <math>l</math>-范数，通常选择二次误差。

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取自“https://wiki.swarma.org/index.php/特殊:移动版差异/40985”