设计普遍逼近的深度神经网络:一阶优化方法

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/10477580

传统的基于优化的神经网络设计方法通常从一个具有显式表示的目标函数出发,采用特定的优化算法进行求解,再将优化迭代格式映射为神经网络架构,例如著名的 LISTA-NN 就是利用 LISTA 算法求解 LASSO 问题所得 [4],这种方法受限于目标函数的显式表达式,可设计得到的网络结构有限。一些研究者尝试通过自定义目标函数,再利用算法展开等方法设计网络结构,但他们也需要如权重绑定等与实际情况可能不符的假设。

论文提出的易于操作的网络架构设计方法从一阶优化算法的更新格式出发,将梯度或邻近点算法写成如下的更新格式:

再将梯度项替换为神经网络中的可学习模块 T,即可得到 L 层神经网络的骨架。

链接

相关推荐
shuidaoyuxing30 分钟前
机器人防爆与隔爆的本质,两者的区别对比
机器学习
ACEEE122241 分钟前
Stanford CS336 | Assignment 2 - FlashAttention-v2 Pytorch & Triotn实现
人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习·nlp·transformer
NG WING YIN1 小时前
Golang關於信件的
开发语言·深度学习·golang
TwoAI1 小时前
Scikit-learn:从零开始构建你的第一个机器学习模型
python·机器学习·scikit-learn
大千AI助手2 小时前
残差:从统计学到深度学习的核心概念
人工智能·深度学习·resnet·统计学·方差分析·残差·残差分析
max5006002 小时前
使用OmniAvatar-14B模型实现照片和文字生成视频的完整指南
图像处理·人工智能·深度学习·算法·音视频
可触的未来,发芽的智生3 小时前
追根索源-神经网络的灾难性遗忘原因
人工智能·神经网络·算法·机器学习·架构
技术程序猿华锋3 小时前
深度解码OpenAI的2025野心:Codex重生与GPT-5 APIKey获取调用示例
人工智能·vscode·python·gpt·深度学习·编辑器
北京地铁1号线3 小时前
机器学习面试题:逻辑回归Logistic Regression(LR)
人工智能·机器学习
老黄编程3 小时前
--gpu-architecture <arch> (-arch)
linux·人工智能·机器学习