Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Note on the Representation Power of GHHs

論文の概要: A Note on the Representation Power of GHHs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11286v1
Date: Wed, 27 Jan 2021 09:46:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-01 22:11:52.874267
Title: A Note on the Representation Power of GHHs
Title（参考訳）: GHHの表現力に関する一考察
Authors: Zhou Lu
Abstract要約: 一般化されたヒンキング超平面のネストされた絶対値関数のネスト数に対して、鋭い下界を証明した。また、一層ニューラルネットワークはドメイン全体に対して普遍的な近似能力を持っていないことも示しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512827436728378
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this note we prove a sharp lower bound on the necessary number of nestings of nested absolute-value functions of generalized hinging hyperplanes (GHH) to represent arbitrary CPWL functions. Previous upper bound states that $n+1$ nestings is sufficient for GHH to achieve universal representation power, but the corresponding lower bound was unknown. We prove that $n$ nestings is necessary for universal representation power, which provides an almost tight lower bound. We also show that one-hidden-layer neural networks don't have universal approximation power over the whole domain. The analysis is based on a key lemma showing that any finite sum of periodic functions is either non-integrable or the zero function, which might be of independent interest.
Abstract（参考訳）: このノートでは、任意のCPWL関数を表すために、一般化ヒンジ超平面(GHH)のネストされた絶対値関数のネスティングの必要な数に鋭い下限があることを証明します。以前は、$n+1$ネスティングはGHHが普遍的な表現力を達成するのに十分であるが、対応する下限は不明である。我々は、$n$ネスティングが普遍表現力のために必要であることを証明する。また,一層ニューラルネットワークは領域全体に普遍的な近似パワーを持たないことを示した。この解析は、周期関数の任意の有限和が非可積分であるか、あるいは独立な興味を持つゼロ函数であるかを示すキー補題に基づいている。

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