谷歌大脑最新研究：不用「训练」！高斯过程「超越」随机梯度下降

来源：雷克世界 编译：嗯~阿童木呀、多啦A亮 概要：近年来，深度神经网络作为一种灵活的参数模型，以能够适应复杂的数据模式而著称。 可以这样说，一个具有独立同分布（independent identically distributed，i.i.d）先验参数的深度完全连接神经网络，就等同于在无限网络宽度限制下的高斯过程（GP）。这种对应关系使得仅通过简单的矩阵计算，便能够为回归任务上的神经网络提供精确

>>阅读原文<<