ランダムに初期化した深いニューラルネットワークの定量的Gauss近似【JST・京大機械翻訳】

Basteri Andrea; Trevisan Dario

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212444672317 整理番号：22P0304029

ランダムに初期化した深いニューラルネットワークの定量的Gauss近似【JST・京大機械翻訳】

Quantitative Gaussian Approximation of Randomly Initialized Deep Neural Networks

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年09月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

任意の深い完全接続ニューラルネットワークを考えて,ランダムGaussパラメータで初期化し,その出力分布と適切なGauss過程間の二次Waserstein距離から結合させた。明示的な不等式は,隠れと出力の層サイズがネットワークのGauss挙動にいかに影響するかを示し,また,全隠れ層サイズが大になると,広い極限,すなわち,分布収束結果を定量的に回復する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

脳・神経系モデル , 計算理論 , ニューロコンピュータ , 人工知能

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