フィードフォワードおよびフィードバックネットワークにおける学習アルゴリズムと確率分布

学習アルゴリズムは、フィードフォワード決定論ネットワークとフィードバック統計ネットワークの両方で、入力と出力の関係を捉え、パターン認識を行うために使用されています。これらの学習アルゴリズムは、ノイズや統計データによって特徴づけられる問題のクラスに対して検討され、ネットワークは入力データと回答の確率分布との関係を学習します。単純ではあるが非自明なネットワークでは、2つの学習規則は密接に関連しています。ある状況下では、統計ネットワークの学習問題をモンテカルロ手法なしで解決することができます。フィードフォワードネットワークの通常の任意の学習目標には、有用な確率的意味を与えることができます。