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确信： 相应的问题是，如何针对上述损失函数，得出有良好性质的估计量（α＾，β＾）。它未必是最小二乘估计量。事实上，当特征维度超过2时，决策理论告诉我们，可以在期望误差平方上取得比最小二乘估计量更好的结
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的自动编码器，网络中间有一层瓶颈层，对应着隐空间，瓶颈层神经元的个数等于隐空间的维数。瓶颈层左侧的网络逼近编码映射，右侧网络逼近解码映射。我们在流形上稠密采样，损失函数的设计使得编解码映射的复合等于恒
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。利用概率幅和概率值可以进行进一步采样，甚至构造损失函数用来进行线路参数的学习，这可以认为是经典计算相对于量子计算的优势。 张潘团队所使用的张量网络方法的计算代价相对于量子线路所对应张量网络的tree
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应的神经网络，将隐变量的影响分别进行映射，最终得到不同干预下的损失函数，用以代表因果关系。 图4 CRFNet 网络结构图[1] 第二类方法，不要求强忽略假设满足，但假设变量间独立同分布。其代
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和IoU； 客观失衡：当存在多个损失函数以将其最小化时，就会出现客观失衡，这在对象检测中很常见，例如分类和回归损失。 虽然不平衡问题在机器学习、计算机视觉和模式识别中具有广泛的范围，但研究人员将本
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民的增加如何让菲利普斯曲线扁平化，从而影响产出和通胀之间的消长关系。（*1.见附录。）让基于效用的损失函数最小化，意味着采取温和的通胀，同大缓和的情形相似。该研究分析了国内经济对产品贸易、国际借贷和移
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定师”提出意见，让机器不断钻研，双方不断提升。 AI上色师：老照片重见光彩 同样地，训练有素的AI可以学会上色，生成对抗网络的本质还是学习损失函数。通过先对照片进行图像分割，AI可以区分出标志
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时图的节点和边的演化，并将该动态结合在用于不同图预测任务的时间节点嵌入框架中。我们提出了联合损失函数，其通过学习组合其历史时间嵌入来创建节点的时间嵌入，使得其优化每个给定任务（例如，链路预测）。 使用
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