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雅各布·A·扎瓦通·维特,Cengiz Pehlevan;关于神经网络核和存储容量问题。神经计算2022; 34 (5): 1136–1142. 数字对象标识:https://doi.org/10.1162/neco_a_01494
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在这篇简短的注释中,我们具体化了宽的两层树状神经网络中存储容量问题的研究与关于宽神经网络核极限的快速增长的大量文献之间的联系。具体地说,我们观察到统计力学文献中研究的“有效阶参数”与无限宽神经网络高斯过程核完全等价。这种对应关系将广泛的两层神经网络的表达性和可训练性联系在一起。
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