Fugu-MT 論文翻訳(概要): Expressivity of Deep Neural Networks

論文の概要: Expressivity of Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04759v1
Date: Thu, 9 Jul 2020 13:08:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-12 04:09:02.553445
Title: Expressivity of Deep Neural Networks
Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークの表現性
Authors: Ingo G\"uhring, Mones Raslan, Gitta Kutyniok
Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの様々な近似結果について概説する。既存の結果は、一般的なフィードフォワードアーキテクチャのためのものだが、畳み込み、残留、反復するニューラルネットワークの近似結果も記述する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7909470193274593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this review paper, we give a comprehensive overview of the large variety of approximation results for neural networks. Approximation rates for classical function spaces as well as benefits of deep neural networks over shallow ones for specifically structured function classes are discussed. While the mainbody of existing results is for general feedforward architectures, we also depict approximation results for convolutional, residual and recurrent neural networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークの多種多様な近似結果について概観する。古典関数空間に対する近似率と、特に構造化関数クラスに対する浅層関数に対するディープニューラルネットワークの利点について論じた。既存の結果は、一般的なフィードフォワードアーキテクチャのためのものだが、畳み込み、残留、反復するニューラルネットワークの近似結果も記述する。

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