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神经网络架构学习傅里叶变换、信号处理和更多
通过在 AI 和神经架构的最新进展中采用傅里叶变换，本研究报告将探索和回答有关此过程的基本问题。进一步地，我们展示了如何通过学习从头开始的神经架构，为音频信号处理应用程序学习这些内核，并发现神经架构不仅可以学习正弦内核形状，还可以发现各种令
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a year ago
一种可扩展的 Walsh-Hadamard 正则化器，以克服神经网络的低阶谱偏倚
研究神经网络中的频谱偏差问题，提出一种新的可扩展的函数正则化方案，以帮助神经网络学习更高阶的频率，并对四个不同的数据集进行了广泛的评估，显示相对于标准神经网络和其他基线方法显著提高了推广性。
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a year ago
神经切向核，传输映射以及万能逼近
本文通过从初始权重和其期望值之间的传输映射中进行采样，以及通过傅立叶变换构建传输映射，建立了浅层神经切向核（NTK）的普适逼近率。
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5 years ago
代数信号处理理论
本文提出了一种基于代数的线性信号处理理论，该理论以信号模型为核心，信号模型是三元组 (A，M，phi)，其中 A 表示滤波器空间，M 表示信号空间，phi 将信号样本向量空间映射为 M。根据所选信号模型，本文阐述了相关概念和转换，包括基于不
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18 years ago
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