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研究揭示DNTK的正交群对称性

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AI 综述

Bangti Jin、Longjun Wu提交论文,分析两层及深层神经网络的无限微分神经切线核(DNTK)在正交群作用下的对称性;研究称,结论适用于有偏置或无偏置的各类激活函数。 论文证明,同一群轨道上的积分算子具有相同谱,其再生核希尔伯特空间仅相差正交变换;对称算子对应的固定 DNTK 在单位球面上呈现 zonal 对称性。针对 RePU 激活、零偏置初始化的浅层网络,研究还据此推导了相关积分算子的特征值衰减率。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

报道时间线

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10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    微分神经切线核在正交群作用下的对称性

    研究分析了两层及深层神经网络的无限微分神经切线核(DNTK)在正交群作用下的对称性,结论适用于有偏置或无偏置的各类激活函数。研究证明,同一群轨道上的积分算子具有相同谱,其再生核希尔伯特空间仅相差正交变换;对称算子对应的固定 DNTK 在单位球面上呈现 zonal 对称性。对于 RePU 激活、零偏置初始化的浅层网络,可据此推导相关积分算子的特征值衰减率。

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