摘要： 1.单变量单变量积分： 要完成上面积分，可通过考虑积分的平方，并转换到极坐标系（ ， ）来巧妙实现 得 （1）2.多变量积分W维的高斯积分，A是W*W维的实对称阵，w是W维的向量： （2）直接对上式积分是非常困难的，因为它涉及到对整个权重空间（有可能维数很高）进行积分。这时，就像我们解决负责问题时总是将其分解为小的易解决的小问题一样，利用Appdendix A 中矩阵分解的思想（注意，这里... 阅读全文

摘要： 在机器学习中，矩阵分析，尤其是实对称阵是经常用到的，例如：1）Hessian Matrices：其元素是误差函数对网络权重的二阶导数2）Convariance Matrices：高斯分布的协方差阵对称阵的特点是 1.Eigenvector equation对称阵的eigenvector equation （1）它是一系列的线性代数方程，写成矩阵形式 （2）D是对角阵，且其对角元素正是A的特征值... 阅读全文