piecewise linear functions | BriefGPT

关键词piecewise linear functions

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浅层 ReLU 神经网络与有限元方法
用浅层的 ReLU 神经网络近似表示分段线性函数与有限元函数之间的关系，并通过有限元函数分析 ReLU 神经网络在 $L^p$ 范数下的逼近能力，同时讨论了最近的张量神经网络在张量有限元函数的严格表示上的应用。
PDF4 months ago
前向 ReLU 网络的解决方案理论探讨
本文通过推导基本规则来解释前馈 ReLU 网络的机制，以解释工程网络架构，并提供了加强解决方案普遍性的几种方法。
PDF2 years ago
ICML深度网络中线性区域的复杂度
本研究通过提供一种数学框架来计算分段线性网络的线性区域数量和边界体积，证明神经网络在初始化时的线性区域数量沿任何一维子空间的平均值是总神经元数的线性增长，远低于指数上界，我们得出结论：神经网络的实际表达能力可能远低于理论最大值，并可以量化。
PDF5 years ago
ICML深度神经网络线性区域的界定和计数
本篇研究探讨使用深度神经网络表示分段线性函数时的复杂度，特别是研究 DNN 可以达到的线性区域数量，包括具有一维输入精确的视线整流器网络的最大线性区域数的更紧密的上下界，多层 Maxout 网络的第一个上界以及通过将 DNN 建模为混合整数
PDF7 years ago
非凸分段线性函数：先进公式与简单建模工具
该论文提出了新的混合整数规划（MIP）公式，包括基于几何方法的单变量函数的新公式和基于组合方法的双变量函数的新公式，这些公式在计算性能方面表现出显着的改进，并通过高级界面实现了 PiecewiseLinearOpt，这是 Julia 中 J
PDF7 years ago
MM使用 Bernstein 多项式的灰度图像增强
本文介绍了一种增强灰度图像的方法，该方法基于分段线性函数，采用伯恩斯坦多项式计算这些函数的插值节点。
PDF10 years ago