deep relu networks | BriefGPT

关键词deep relu networks

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生成万花筒网络
发现深度 ReLU 网络（或多层感知器架构）表现出 ' 过度泛化 ' 现象并利用这一特性设计了数据集炫斑网络，称为 ' 生成炫斑网络 '。此现象在其他深度学习架构（如 CNNs、Transformers 和 U-Nets）中也观察到，并正在
PDF5 months ago
从深度神经网络中提取多值逻辑公式
提出了一种关于深层 ReLU 网络的新方法，将其视为 Lukasiewicz 无限值逻辑的电路对应物。介绍了一种从深层 ReLU 网络中提取多值逻辑公式的算法，适用于具有一般权重，包括实值权重的网络，可用于从数据上训练的深层 ReLU 网络
PDF5 months ago
深度 ReLU 网络的逆向工程：一种基于优化的算法
通过凸优化技术和基于采样的方法，本研究提出了一种重建深度 ReLU 网络的新方法，以最小化重建网络输出与目标模型输出之间的差异为目标函数，并在需要时采用 L1 或 L2 正则化来鼓励稀疏或平滑解，为深度 ReLU 网络的反向工程和神经网络可
PDF7 months ago
使用深度 ReLU 网络进行成对学习的最优估计
本文研究深度 ReLU 网络下的成对学习，估计其多余泛化误差。通过成对最小二乘损失函数，取得近乎最优的估计上界。
PDFa year ago
展开所有 ReLU 网络
本篇论文阐述了深度 ReLU 网络可以分解成输入空间划分的区域内的线性模型集合，并将该理论推广到图神经网络和张量卷积网络等复杂网络上。此外，该论文证明了神经网络可以被理解为可解释的模型，如多元决策树和逻辑理论，并展示了该模型如何导致便宜且准
PDFa year ago
光滑函数的深度网络逼近
本文研究了深度修正线性单元网络关于宽度和深度同时逼近平滑函数的最优逼近误差特性，并且证明了多元多项式可以被宽度为 O（N）和深度为 O（L）的深 ReLUNetwork 逼近，而且证明了具有 O（N lnN）宽度和 O（L lnL）深度的深
PDF4 years ago
使用深层 ReLU 网络对低维流形上的非参数回归进行函数逼近和统计恢复
本文研究了在低维多條件上 H"{o} lder 函数的非参数回归问题，并使用深层 ReLU 网络实现，研究结果表明深层 ReLU 网络具有适应低维几何结构的能力，可快速收敛于数据固有维度，进而解决高维数据的低维几何结构问题。
PDF5 years ago
高维偏微分方程的 DNN 表达率分析：期权定价应用
该研究使用深度 ReLU 网络对 Kolmogorov 方程的一类多元解的逼近速度进行了分析，并应用于对欧式最大期权价格模型问题的求解，证明了高维解空间中的 PDE 解可以通过深度 ReLU 网络进行逼近，并提供了深层神经网络表达能力分析的
PDF6 years ago