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深度学习与量子纠缠:基础联系及其对网络设计的影响
本研究探讨深度卷积网络的归纳偏差,建立了量子物理和深度学习之间的基本联系,通过量子纠缠测量深度网络表达输入相关结构的能力,探索了 ConvAC(深度卷积算术电路)的新理论观察,提出了通过深层卷积网络的通道数直接控制归纳偏差的方法。
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7 years ago
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