神经网络的拓扑理解：综述
机器学习
2023-01-25 v1 代数拓扑
摘要
我们考察通常被视为黑盒的神经网络内部结构。最简易且最易理解的做法是观察二分类任务并尝试理解神经网络所采取的方法。我们回顾了不同激活函数的重要性、与之相关的网络架构类型，以及一些经验数据。我们发现了一些有趣的观察结果，并存在基于这些思想来验证真实数据集处理过程的可能性。我们提出了三个不同方向上值得期待的若干可能实验。
引用
@article{arxiv.2301.09742,
title = {Topological Understanding of Neural Networks, a survey},
author = {Tushar Pandey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09742},
year = {2023}
}
备注
Literature Review