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cudnn_李弘扬_上海科技大学_深度学习入门课程 卷积层详解_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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的局部最优中。我们提出了一种基于张量分解的新颖算法,用于保证两层神经网络的训练。我们为所提出的方法提供了风险界限,并在相关参数(例如输入维数和神经元数量)中采用了多项式样本复杂度。虽然学习任意目标函数是NP难的,但我们在函数和输入上提供了透明的条件以提高学习性。我们的训练方法基于张量分解,在一组温和的非退化条件下,该张量可证明收敛于全局最优。它由简单的令人尴尬的并行线性和多线性运算组成,并且在计算复杂度方面与标准随机梯度下降(SGD)竞争。因此,我们提出了一种具有有效风险边界的计算有效方法,用于训练具有一个隐藏层的神经网络。 我们描述了一种用于无监督降维的简单多层引导网络,该网络的每一层都是一组相互独立的k中心聚类,并且聚类的中心是随机采样的数据点。我们通过神经网络以伪监督的方式进一步压缩多层自举网络的网络规模,以进行预测。我们在数据可视化,聚类和文档检索中报告比较结果。 训练神经网络涉及解决大规模的非凸优化问题。长期以来,人们一直认为此任务非常困难,因为担心局部极小值和其他障碍会促使各种方案改进优化,例如无监督的预训练。但是,现代神经网络仅使用具有随机梯度下降的直接训练就能够在复
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