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arithmetic circuits
搜索结果 - 5
图神经网络与算术电路
神经网络的计算能力与图神经网络 (GNN) 结构相对应，不仅局限于聚合 - 合并的 GNN 或其他特定类型，我们通过多样的激活函数与实数上的算术电路之间建立了精确的对应关系。在我们的结果中，网络的激活函数变成了电路中的门类型。我们的结果适用
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4 months ago
MM
在噪声存在的情况下学习算术公式：一个通用框架及其在无监督学习中的应用
我们提出了一个用于设计有效算法的通用框架，适用于无监督学习问题，如高斯混合和子空间聚类。我们的框架基于元算法，在存在噪声的情况下利用下界学习算术电路。其中一个关键组成部分是用于称为鲁棒向量空间分解的新问题的高效算法。我们展示了当某些矩阵具有
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8 months ago
ICML
关于在算术电路中放宽确定性的研究
本文提供了一种形式基础，可以在其中比较 AC 的变体，从而使它们的各种属性的作用和语义更加透明。本文还为 AC 提供了新的结果，包括具有和没有确定性的 AC 之间的指数分离；完备性和不完备性结果；以及计算最可能的解释时 (MPEs) 的可处
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7 years ago
卷积整流网络作为广义张量分解
本研究介绍了一种将卷积算术电路转化为卷积整流网络的构造方法，并使用算术电路领域的数学工具证明了卷积整流网络是具有深度效率的，但这种效率相对于卷积算术电路来说还是较弱，因此开发有效的卷积算术电路训练方法可能会引发一种深度学习架构，其具有确凿的
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8 years ago
学习算术电路
通过在代价函数中加入推理代价的惩罚项，我们提出了使用算术电路进行学习的方法来构建可计算的、具有背景依赖独立性的贝叶斯网络，实验表明我们的算法能够在极短的时间内学习出大量具有可追溯的模型和比标准贝叶斯网络更准确的预测。
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12 years ago
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