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聚类_郭冰洋_北风网_vae实战-训练与测试_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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我们研究了范数受限的前馈网络的一般族的容量,凸性和特征。 人工神经网络是简单有效的机器学习工具。神经网络模型最初是在简单矢量数据的传统设置中定义的,已经发展为解决越来越复杂的现实世界问题,包括从时间演化数据到复杂的数据结构(例如图形和函数)。本文总结了过去十年中在这些主题上取得的进展,重点是e巴黎大学1的SAMM小组成员所取得的成果。 训练神经网络是一个具有挑战性的非凸优化问题,反向传播或梯度下降可能会卡在虚假的局部最优中。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,
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