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高斯分布的神经网络应用
1. 背景介绍
高斯分布是一种非常重要的概率分布,在机器学习和神经网络领域有着广泛的应用。它能够很好地描述许多自然现象和实验数据的分布特征。本文将深入探讨高斯分布在神经网络中的核心应用,并结合具体案例进行详细阐述。
2. 核心概念与联系
高斯分布又称为正态分布,是一种连续概率分布。它由两个参数决定:
- 均值μ,表示分布的中心位置。
- 标准差σ,表示分布的离散程度。
在神经网络中,高斯分布主要体现在以下几个方面:
- 权重初始化:神经网络的权重通常使用服从高斯分布的随机数进行初始化。
- 激活函数:sigmoid、tanh等常见的神经网络激活函数都可以看作是高斯分布函数的变体。
- 损失函数:常见的均方误差损失函数等,都是基于高斯分布假设推导出来的。
- 正则化:l1、l2正则化项,都可以从高斯先验的角度进行解释。
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