本研究提出了施泰因梅茨神经网络用于处理复杂值数据,通过多视角学习构建可解释的隐空间表示。研究发现,解析神经网络在一般化误差上优于施泰因梅茨神经网络,并在面对加性噪声时表现更好。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。