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实体 International Conference on Neural Networks

International Conference on Neural Networks

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  1. RESEARCH · CL_05017 ·

    SOC-ICNN: 从多面体到圆锥几何，用于学习凸代理函数

    研究人员推出了一种新颖的神经网络架构 SOC-ICNN，它将表示能力从经典的基于 ReLU 的输入凸神经网络 (ICNN) 扩展开来。通过从线性规划 (LP) 泛化到二阶锥规划 (SOCP)，SOC-ICNN 能够原生融入平滑曲率，同时保持优化理论解释。这一进展在不增加计算复杂性的情况下拓宽了表示空间，从而提高了下游任务中的函数逼近和决策质量。