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tensorflow-gpu_林应_北京大学_ubuntu平台实录-tensorlow、pytorch安装_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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我们表明,浅层网络对应于CP(rank-1)分解,而深层网络对应于Hierarchical Tucker分解。使用度量理论和矩阵代数中的工具,我们证明了,除了可忽略的集合之外,可以由多项式大小的深层网络实现的所有函数都需要指数大小,才能由浅层网络实现(甚至近似)。由于对数空间计算将我们的网络转换为SimNets,因此结果直接应用于展示有前途的经验性能的深度学习架构。本文开发的结构和理论为深度学习社区采用的各种实践和思想提供了新的思路。 预训练对于学习深度神经网络至关重要。大多数现有的预训练方法都训练简单的模型(例如受限的Boltzmann机器),然后将它们逐层堆叠以形成深层结构。这种分层的预训练已经找到了强大的理论基础和广泛的经验支持。但是,在没有清晰的多层结构(例如递归神经网络(RNN))的情况下,采用这种方法来预训练模型并不容易。本文提出了一种新的基于知识转移学习的预训练方法。与逐步训练模型组件的分层方法相反,新方法训练整个模型,但具有更简单的目标函数。这是通过利用先前训练的模型(教师模型)产生的软目标来实现的。与传统的分层方法相比,此新方法不关心模型结构,因此可以用于预训练非常
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