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input distributions
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神经网络早期学习动力学的出乎意料的简单性
本文证明，对于一类良好行为的输入分布，一个双层全连接神经网络的早期学习动态可以通过在输入上训练简单的线性模型来模仿。关键在于通过约束初始时的神经切向核（NTK）和数据核的仿射变换之间的谱范数差异来赋值。我们还表明，这种令人惊讶的简单性可以在
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4 years ago
用梯度方法学习单个神经元
研究单个神经元学习问题，证明了一些限制条件是必要的，同时在更温和的假设下获得了正面保证，超过了目前文献中研究的范围，并指出了进一步加强和推广结果的挑战。
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4 years ago
学习具有对称输入的两层神经网络
提出了一种学习两层神经网络的新算法，仅需对称输入的条件下，使用基于矩估计的方法结合张量分解的扩展与谱算法，可以在许多对称输入分布下更少的样本数量下稳健地恢复神经网络的参数。
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6 years ago
CVPR
通过深度模型的自适应级联快速视频分类
通过在线机器学习算法，针对短期时间内高度失衡的视频分类问题，我们提出了一种新的算法并取得了 2.4-7.8 倍的分类速度提升。
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8 years ago
随机模拟中的鲁棒性分析：计算和性能保障
利用最坏情况分析代替输入分布的部分、非参数化知识进行性能分析，为解决非随机问题提出数值方案，并进行收敛分析和数值案例测试。
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9 years ago
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