二元权重神经网络的VC维数
凝聚态物理
2009-10-28 v1
摘要
我们研究了感知机以及委员会机和奇偶校验机等简单两层网络在权重限制为±1时的VC维数。对于二元输入，VC维数由非典型模式集决定，即无法通过复制分析或数值蒙特卡洛采样获得。对于小系统，穷举枚举可得到精确结果。对于系统规模过大而无法枚举的情况，数论论证给出了VC维数的下界。对于伊辛感知机，VC维数可能大于N/2。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9608156,
title = {On the VC-dimension of neural networks with binary weights},
author = {S. Mertens and A. Engel},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9608156},
year = {2009}
}
备注
12 pages, LaTeX2e, 7 figures (eps)