新理论量化了深度在深度神经网络近似中的作用

一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了深度神经网络的理论基础，重点关注深度在近似能力中的作用。该研究引入了一个量化框架，将深度解释为一种尺度依赖的因素，为中间网络层而非仅仅是最终输出提供了保证。这项工作设计了一种特定的架构，其中每个中间读出都近似目标函数，近似误差由网络的深度和函数的属性控制。 AI

影响 为理解网络深度对近似能力的贡献提供了理论框架。

排序理由 该条目是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了深度学习的理论进展。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv stat.ML 阅读 →

• alphaXiv
• arXiv
• CatalyzeX Code Finder for Papers
• CORE Recommender
• DagsHub
• deep neural networks
• Gotit.pub
• Hugging Face
• IArxiv Recommender
• Influence Flower
• ScienceCast
• Shijun Zhang

• 论文
• 其他

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →