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深度前馈网络的表示优势

机器学习 2015-09-30 v2 神经与进化计算

摘要

本文提供了一族以正整数 kk 为索引的分类问题,其中所有节点数少于关于 kk 呈指数级的浅层网络均表现出至少 1/61/6 的误差,而一个在 2k2k 层中每层有 2 个节点的深度网络则实现了零误差,一个包含 3 个不同节点并迭代 kk 次的循环网络同样实现了零误差。证明是初等的,且这些网络是带有 ReLU(Rectified Linear Unit)非线性的标准前馈网络。

关键词

引用

@article{arxiv.1509.08101,
  title  = {Representation Benefits of Deep Feedforward Networks},
  author = {Matus Telgarsky},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1509.08101},
  year   = {2015}
}