著者
園田 翔
出版者
一般社団法人 日本統計学会
雑誌
日本統計学会誌 (ISSN:03895602)
巻号頁・発行日
vol.50, no.2, pp.285-316, 2021-03-05 (Released:2021-03-05)
参考文献数
58

本稿では,ニューラルネットの積分表現に関する最近の研究結果を紹介する.深層学習の理論研究において,積分表現を用いてニューラルネットを関数解析的に取り扱う方法が発展しつつある.ところが,積分表現作用素Sが定義される空間の構造は多くのことが未解明である.さらに,には無限次元の零空間ker Sが存在するということもあまり認知されていない.本稿では,積分表現に纏わる複数の問題を取り上げながら,それぞれの文脈においてやker Sの特徴づけについて考察を加えていく.

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J-STAGE Articles - ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間 https://t.co/XDNKgxcK3h
Neural netの積分表現に関する紀要です。 https://t.co/sNE13SNYpR Neural netは有限個の足し算で表される非線形関数で表されますが、その積分表現を考えることでnetのブラックボックスの中身を調べる動きが活発になってます

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