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一种新的线性时间双层 l1∞投影；应用于自编码神经网络的稀疏化
原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的双层投影方法，具有较低的时间复杂度，并在神经网络应用中展现出更好的稀疏性和相同的准确度。该方法结合了 l1,∞ 范数球投影，适用于特征选择和稀疏化权重，实验证明其速度比现有算法快 2.5 倍。
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关键要点
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提出了一种新的双层投影方法，其 l1,∞ 范数在矩阵中的时间复杂度为 O(nm)，在完全并行能力下为 O(n+m)。
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该方法推广到张量，并提出了多级投影方法，时间复杂度的下限为维度之和。
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实验证明，该双层 l1,∞ 投影方法比现有最快算法快 2.5 倍，且在神经网络应用中具有相同的准确度和更好的稀疏性。
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该方法适用于特征选择和稀疏化权重，尤其在训练自编码器时表现出色。
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延伸问答
新的双层投影方法的时间复杂度是多少？
该方法的时间复杂度为 O(nm)，在完全并行能力下为 O(n+m)。
这种双层投影方法在神经网络中的应用效果如何？
在神经网络应用中，该方法具有相同的准确度和更好的稀疏性。
该方法相比现有算法的速度提升是多少？
该双层 l1,∞ 投影方法比现有最快算法快 2.5 倍。
双层投影方法适用于哪些任务？
该方法适用于特征选择和稀疏化权重，尤其在训练自编码器时表现出色。
该方法如何推广到张量？
该方法被推广到张量，并提出了多级投影方法，时间复杂度的下限为维度之和。
在稀疏性方面，该方法有什么优势？
该方法在神经网络应用中展现出更好的稀疏性。
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