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ReLU神经网络输出的约束

代数几何 2025-08-07 v1 机器学习 机器学习

摘要

我们引入了一类自然关联的代数 variety,这些variety源于其输出在输入空间中激活区域的分段线性结构,以及参数空间中分段多线性结构。通过分析每个激活区域内网络输出的秩约束,我们推导出描述由网络表示的函数的多项式方程。我们进一步研究了这些variety在达到预期维度条件下的情形,为理解ReLU网络的表达和结构属性提供了洞见。

关键词

引用

@article{arxiv.2508.03867,
  title  = {Constraining the outputs of ReLU neural networks},
  author = {Yulia Alexandr and Guido Montúfar},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03867},
  year   = {2025}
}

备注

32 pages, 4 figures