神经网络的简单偏好现象研究

神经网络在科学研究和工程应用等许多方面都发挥着越来越重要的作用。大量的数值经验表明神经网络与传统机器学习方法有较大的区别：在参数量远大于数据量的情况下,神经网络仍然具有非常好的泛化能力。主要研究在神经网络的训练过程中,从目标函数的频率空间和神经网络的参数空间分别观察到频率原则和参数凝聚现象两类不同的简单偏好。重点讨论这两类偏好对理解和应用神经网络的帮助,并解释其对于神经网络泛化能力的影响,从而理解神经网络相比于传统机器学习方法的优势。     

个人护理器具的发展分析

个人护理器具作为家电业中的一支奇芭,正面临一花独放地超常规发展。本文针对个人护理器具现有发展过程中遇到的一些技术壁垒,抛砖引玉,分析我国个人护理器具的技术发展。