In this essay some fundamental results from the theory of machine learning and neural networks are presented, with the goal of finally discussing bounds on the generalization error of neural networks, via Rademacher complexity. / I denna uppsats presenteras några grundläggande resultat från teorin kring maskininlärning och neurala nätverk, med målet att slutligen diskutera övre begräsningar på generaliseringsfelet hos neurala nätverk, via Rademachers komplexitet.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-184487 |
Date | January 2021 |
Creators | Nordenfors, Oskar |
Publisher | Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | English |
Detected Language | English |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0028 seconds