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卷积稀疏编码_邓力_国防科学技术大学_经典卷积网络 lenet5,alexnet, vgg, _中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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6)。我们使用基于神经算子的新颖框架为这些深层RNN提供了另一种解释。拟议的深度RNN在复音音乐预测和语言建模的任务上进行了经验评估。实验结果支持了我们的观点,即所提出的深层RNN受益于深度,并且优于传统的浅层RNN。 长期以来,人们一直认为,适合于本质上构成的数据(例如文本或图像)的假设空间可能比深层的网络更有效地表示。尽管有大量的经验证据支持这一观点,但迄今为止的理论依据是有限的。特别是,它们并没有考虑到卷积网络的位置,共享和池化结构,而卷积网络是迄今为止最成功的深度学习架构。在这项工作中,我们得出了基于算术电路的深层网络架构,该电路固有地采用了位置,共享和池化。建立了网络与分层张量分解之间的等价关系。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
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