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English(EN) Parallel Layer Normalization for Universal Approximation

新研究探讨层归一化对神经网络逼近能力的影响

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新的arXiv论文探讨了在层归一化技术应用于激活函数旁边或并行时，神经网络的逼近能力。第一篇论文《激活邻近层归一化》（Activation-Adjacent Layer Normalization）研究了具有RMSNorm和Layer Normalization的AN和PN网络如何逼近MLP，详细说明了不同激活函数的特定宽度要求和误差界限。第二篇论文《用于通用逼近的并行层归一化》（Parallel Layer Normalization for Universal Approximation）证明，虽然单个LN单元不具有通用性，但并行LN单元（PLN-Nets）可以实现通用逼近，其有效性取决于分组结构和CNN、ViT等网络类型。 AI

影响 这些关于层归一化和网络逼近能力的理论探索可能为设计更高效、更强大的神经网络架构提供信息。

排序理由 两篇发表在arXiv上的学术论文，讨论了神经网络架构的理论方面。

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新研究探讨层归一化对神经网络逼近能力的影响

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两篇发表在arXiv上的学术论文，讨论了神经网络架构的理论方面。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yunhao Ni, Yuxin Guo, Jie Luo, Wenjun Wu, Lei Huang ·

    激活邻近层归一化：对近似能力的影响

    arXiv:2610.21527v1 Announce Type: new Abstract: Layer normalization (LN) and root mean square normalization (RMSNorm) depend on their inputs and remain nonlinear at inference. Inserting either next to an activation may therefore change the function a network represents. We study …

  2. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yunhao Ni, Yuxin Guo, Yuhe Liu, Wenxin Sun, Jie Luo, Wenjun Wu, Lei Huang ·

    并行层归一化实现通用逼近

    arXiv:2505.13142v3 Announce Type: replace Abstract: Layer Normalization (LN) is usually studied for its role in optimization, but it also acts as a multivariate nonlinearity between affine layers. We investigate how grouping LN units affects the approximation power of neural netw…

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