1) sequential minimization transductive inference
序列最小化直推式学习
3) transductive inference
直推式学习
1.
Transductive inference based on support vector machine is a relatively new research region in statistical learning theo- ry.
基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。
4) Sequential Minimal Optimization(SMO)
序列最小最优化
5) serial reaction time
序列学习范式
1.
Serial reaction time(SRT) is applied to the study and the fixed rule knowledge on serial reaction time is formulated.
采用序列学习范式的方法,引用到乒乓球运动项目,依据发球机制定了序列学习的规则知识,考察了乒乓球项目中内隐学习效应的存在性,并探讨了在乒乓球运动项目中内隐学习在不同重复概率条件下和应激条件下学习的效果。
6) arch leaning sequence
拱式学习序列
补充资料：逆推学习算法
分子式：
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
CAS号：
性质：又称逆推学习算法，简称BP算法，是1986年鲁梅哈特(D. E. Rumelhart)和麦克莱朗德(J. L. McClelland)提出来的。用样本数据训练人工神经网络(一种模仿人脑的信息处理系统)，它自动地将实际输出值和期望值进行比较，得到误差信号，再根据误差信号从后(输出层)向前(输入层)逐层反传，调节各神经层神经元之间的连接权重，直至误差减至满足要求为止。反向传播算法的主要特征是中间层能对输出层反传过来的误差进行学习。这种算法不能保证训练期间实现全局误差最小，但可以实现局部误差最小。BP算法在图像处理、语音处理、优化等领域得到应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条