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2013-05-23 12:21
求翻译：In general, a sufficient number of centers are randomly chosen as a subset of the input space according to the probability density function of the training data. Then the stochastic gradient approach is used to tune the other three sets of parameters (that is, the position of RBF centers, the width of RBFs, and the wei是什么意思？ 待解决
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In general, a sufficient number of centers are randomly chosen as a subset of the input space according to the probability density function of the training data. Then the stochastic gradient approach is used to tune the other three sets of parameters (that is, the position of RBF centers, the width of RBFs, and the wei
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
在一般情况下，足够数量的中心随机选择根据训练数据的概率密度函数作为输入空间的一个子集。然后随机梯度的方法来调整其他三组参数（即RBF中心，宽度rbfs，和权重的地位）。这种方法的主要缺点是，它是很难量化中心的许多数字，应该足以应付输入向量空间。此外，训练算法很容易得到当地最低卡住。
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2013-05-23 12:23:18
一般来说,一个足够数量的中心是随机的一个子集,选择空间,根据输入的概率密度函数的训练数据。 然后,随机梯度方法用于调整其他三个参数集,(即,斐储银行中心位置的宽度,rbfs、和重量)。 这种方法的主要缺点是很难用数量来表示数字的多少应足以应付的中心的输入向量空间。
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2013-05-23 12:24:58
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2013-05-23 12:26:38
一般情况下，有足够数目的中心随机评为依法概率密度函数的输入空间的培训数据的一个子集。然后随机梯度方法用于调整其他三套参数 （即，RBF 中心、 RBFs、 宽度和权重的位置）。这种方法的主要缺点是它是很难量化多少个号码的中心应该是
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2013-05-23 12:28:18
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