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neural ode
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神经常微分方程作为具有恒定权重的 ResNets 的深度极限
本研究证明,当深度趋近于无限时,共享同一权重矩阵的 ResNet 类型深度神经网络上的随机梯度下降收敛于神经 ODE 的随机梯度下降,并且相应的值 / 损失函数收敛。我们的结果为考虑神经 ODE 作为 ResNet 的深度极限提供了理论基础
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5 years ago
神经随机微分方程:用随机噪声稳定神经常微分方程网络
本研究介绍了一种新型连续神经网络框架 Neural SDE,该框架自然地融合了基于随机噪声注入的各种常用正则化机制,可用于输入干扰和非对抗性扰动的鲁棒建模,并可实现更好的泛化性能和对抗性强化训练。
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5 years ago
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