Fugu-MT 論文翻訳(概要): Operator theory, kernels, and Feedforward Neural Networks

論文の概要: Operator theory, kernels, and Feedforward Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01327v1
Date: Tue, 3 Jan 2023 19:30:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-05 16:16:35.586420
Title: Operator theory, kernels, and Feedforward Neural Networks
Title（参考訳）: 演算子理論, カーネル, フィードフォワードニューラルネットワーク
Authors: Palle E. T. Jorgensen, Myung-Sin Song, and James Tian
Abstract要約: 複数の層フィードフォワードニューラルネットワークモデルに対するアルゴリズム解析において,正定値カーネルの特定のファミリーが強力なツールであることを示す。我々の焦点は、スケーリングのフィードフォワードイテレーションで固有の自己相似性を示すデータセット/機能のための学習アルゴリズムに順応する特定のカーネルに焦点を当てている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper we show how specific families of positive definite kernels serve as powerful tools in analyses of iteration algorithms for multiple layer feedforward Neural Network models. Our focus is on particular kernels that adapt well to learning algorithms for data-sets/features which display intrinsic self-similarities at feedforward iterations of scaling.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数層フィードフォワードニューラルネットワークモデルに対する反復アルゴリズムの解析において,正定値カーネルの特定のファミリーが強力なツールであることを示す。当社では,本質的な自己相似性を示すデータセット/特徴の学習アルゴリズムに適応可能な,特定のカーネルに注目している。

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