通过消除路径依赖构建基路径集
数据结构与算法
2020-07-03 v1
摘要
基路径集在神经网络中的工作方式仍神秘不明，且新出现的 G-SGD 算法向更实用网络的推广受阻。从图论视角形式化了基路径集搜索问题，以在规则复杂神经网络中寻找基路径集。本文旨在揭示两个独立子结构间路径依赖的潜在成因。设计算法 DEAH 通过消除此类路径依赖来求解基路径集搜索问题。提出路径细分链以有效消除链内及链间的路径依赖。给出了多项式时间复杂度的理论证明与分析。因此，本文提供了一种在更通用神经网络中寻找基路径集的方法，为 G-SGD 算法在更实际场景中的应用提供了理论与算法支撑。
引用
@article{arxiv.2007.00657,
title = {Constructing Basis Path Set by Eliminating Path Dependency},
author = {Juanping Zhu and Qi Meng and Wei Chen and Yue Wang and Zhiming Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00657},
year = {2020}
}