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Changcun Huang

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TOOL · CL_133538 · Jul 9 · 04:00

研究人员揭示两层神经网络训练新理论

本文深入探讨了使用平滑激活函数（如sigmoid函数）的两层神经网络的训练解决方案。研究概述了四个核心原则：泰勒级数展开、严格的节点偏序、光滑样条实现和光滑连续性限制。通过应用这些原则，本文证明了任意输入维度的通用逼近能力，并为获得的训练解决方案提供了解释，从而揭开了解决方案空间的“黑箱”性质，并为逼近理论做出了贡献。