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English(EN) Deep Neural Variation Spaces: A Unifying Perspective on Depth and Complexity

新理论统一深度神经网络的深度和复杂度分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员为深度全连接神经网络开发了一种统一的函数空间理论，提供了对网络深度和复杂性的新视角。与先前仅关注ReLU等特定类型的理论不同，该框架兼容广泛的激活函数。该理论建立了新颖的复杂度界限，表明即使在任意深度下，函数类仍然很小，并提出当复杂度由函数空间范数而非参数数量控制时，深度的表达能力优势会减弱。 AI

影响 为分析深度学习模型提供了理论基础，可能影响未来对网络架构和表达能力的研究。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍理解深度神经网络新理论框架的学术论文。

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新理论统一深度神经网络的深度和复杂度分析

报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Julia Nakhleh, Robert D. Nowak ·

    深度神经网络变分空间：深度与复杂性的统一视角

    arXiv:2607.05546v1 Announce Type: new Abstract: We develop a unified function space theory of deep fully connected neural networks. Functions in our spaces are defined recursively as $\ell^1$-bounded linear combinations of activated functions from preceding layers, with a diction…

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Robert D. Nowak ·

    深度神经网络变分空间：深度与复杂性的统一视角

    We develop a unified function space theory of deep fully connected neural networks. Functions in our spaces are defined recursively as $\ell^1$-bounded linear combinations of activated functions from preceding layers, with a dictionary of affine functions at the first layer. Unli…

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