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使用图度及采样理论的图神经网络可转移性
通过引入显式的两层图状神经网络 (WNN) 架构，我们证明其能够用最少的网络权重近似带限信号在指定误差容限内，并且通过这一结果，建立了明确的两层 GNN 在收敛于图状函数的一系列充分大图上的可传递性。我们的工作解决了其他 GNN 结果中出现
PDFa year ago
深度图像持久性解决神经持久性的注意事项
神经持续性是在深度学习中的拓扑数据分析领域提出的量化神经网络复杂性的重要指标，本文发现了理论上和实证上对神经持续性产生影响的两个主要因素是网络权重的方差和大权重的空间集中度。然而，我们发现在深度神经网络的后层中不存在相关的空间结构，使得神经
PDFa year ago
ACL通过慢速和快速调整以提高跨语言迁移的性能
本文分析了多语言预训练语言模型的微调过程，找出性能差距何时发生以及哪些网络权重对整体性能影响最大，并提出一种名为 Fine-tuning slow and fast 的方法来解决这些问题，实验结果表明该方法优于基准方法。
PDFa year ago
深度元函式在形状表达中的应用
该研究提出了一种新的方法，使用深度神经网络直接将图像映射到网络权重的向量，以实现从单个图像进行 3D 形状重构，该新的表示具有无限的容量和分辨率，并且可以具有任意的拓扑结构。实验结果表明，相比于体素、轮廓线和网格等现有方法，该方法能够更准确
PDF5 years ago