生长轴突：基于贪心学习的神经网络及其在函数逼近中的应用
机器学习
2020-02-18 v2 数值分析
数值分析
机器学习
摘要
我们提出了一种基于贪心学习方法学习深度神经网络模型的新方法：我们每次添加一个基函数，新基函数由作用于先前基函数线性组合的非线性激活函数生成。这种方法（每次以一个神经元生长深度神经网络）使我们能够为函数逼近中的若干模型问题计算出更精确的逼近器。
引用
@article{arxiv.1910.12686,
title = {Growing axons: greedy learning of neural networks with application to function approximation},
author = {Daria Fokina and Ivan Oseledets},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12686},
year = {2020}
}