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具有矩阵指数激活函数三层网络的解析解

机器学习 2024-07-04 v1 人工智能 机器学习

摘要

在实际应用中,深层网络往往比浅层网络更强大,但这一点在理论上尚未得到充分理解。本文发现了具有矩阵指数激活函数的三层网络的解析解,即 f(X)=W3exp(W2exp(W1X)),XCd×d f(X)=W_3\exp(W_2\exp(W_1X)), X\in \mathbb{C}^{d\times d} 对于方程 Y1=f(X1),Y2=f(X2) Y_1=f(X_1),Y_2=f(X_2) 在仅具有可逆假设的情况下具有解析解。我们的证明显示深度的力量以及非线性激活函数的作用,因为单层网络只能解一个方程,即Y=WXY=WX

关键词

引用

@article{arxiv.2407.02540,
  title  = {Analytical Solution of a Three-layer Network with a Matrix Exponential Activation Function},
  author = {Kuo Gai and Shihua Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02540},
  year   = {2024}
}

备注

8 pages,1 figure