How about the number of paths to nowhere?
Lessons of deep learning: the size of the search space grows exponentially with dimension, but the number of paths to a solution grows doubly exponentially. So, paradoxicallly, higher-dimensional spaces are easier.
-
-
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
-
-
Not deep learning, RBM had this as well. It is distributed learning.
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
-
-
The higher the dimension the more likely that the major mass of the data is concentrated near the mean. This makes it potentially harder to learn from. Sparse representations in high dimensions do alleviate this a bit
Kiitos. Käytämme tätä aikajanasi parantamiseen. KumoaKumoa
-
Lataaminen näyttää kestävän hetken.
Twitter saattaa olla ruuhkautunut tai ongelma on muuten hetkellinen. Yritä uudelleen tai käy Twitterin tilasivulla saadaksesi lisätietoja.