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随机神经网络（英语：Stochastic Neural Networks）是一种人工神经网络，并作为人工智能的工具。
它们向神经网络引进随机变化，一类是在神经元之间分配随机过程传递函数，一类是给神经元随机权重。这使得随机神经网络在优化（Optimization）问题中非常有用，因为随机的变换避免了局部最优（local minima）。
由随机传递函数建立的随机神经网络通常被称为波茨曼机（Boltzmann machine）。
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采邑修道院长或称亲王修道院长是一种教会亲王头衔，意指身兼教会修道院的院长及世俗分封国领主者。就像采邑主教是由教会主教兼任拥有领地的世俗领主。由于修道院可能会是由修士或修女组成的团体，因此在部分情形下会出现由女修道院长担任领主的采邑女修道院长（Princess-Abbess），如奎德林堡修道院及附近地区就曾是奎德林堡修道院长的领地。由采邑修道院所治理的公国被称作采邑修道院长领地（Prince-Abbacy）或修道院长公国（Abbey-principality）。
在神圣罗马帝国，采邑修道院长这个头衔意味著在帝国议会的席位，虽然在神圣罗马帝国有许多大大小小的修道院领地（Imperial abbeys），但只有少数拥有帝国议会的席位。
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数学上，诱导特征标是指由一个有限群 G 的子群 H ≤ G 的表示 W 诱导得到的 G 的表示V 的特征标。一般地，也有H 上的类函数f 的诱导类函数，由下面的公式给出：
若 f 是 H 的表示 W 的一个特征标，用这个公式就可以计算 G 的诱导表示 V 的特征标。
关于诱导特征标的基本结果是Brauer's theorem on induced characters，其指出 G 上的每个不可约特征标都是初等子群的特征标诱导而来的指标的整系数线性组合。
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