具偏置模式的感知机的多重分形相空间分析
无序系统与神经网络
2009-10-30 v2
摘要
我们计算了由具有非零均值的随机输入输出对引起的感知机耦合空间划分的多重分形谱。由结果我们推断了输入和输出偏置分别对网络存储和泛化性质的影响。结果表明,只要输入偏置不为零,其值无关紧要。具输出偏置的泛化问题是新的,并展示了一个有趣的两层级情景。为将我们的解析结果与模拟比较,我们引入了一种简单而高效的算法来实现吉布斯学习。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9710154,
title = {A multifractal phase-space analysis of perceptrons with biased patterns},
author = {J. Berg and A. Engel},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9710154},
year = {2009}
}
备注
7 pages, Latex, 2 eps-files, submitted to J. Phys. A, new title, enlarged description of the simulation algorithm, typos corrected