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渐隐记忆与卷积定理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过正则化操作与$k$-plane变换定义的Banach空间，完全刻画了具有多元非线性的神经结构在学习问题解集中的作用。研究了具有跳跃连接、正交权重归一化和多索引模型的神经结构的变分最优性。底层空间是再生核Banach空间和变分空间的特殊实例，为神经网络在数据上学习的函数的正则性提供了新的理论动机，并提供了对实践中一些架构选择的新的理论动力。
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关键要点
- 通过正则化操作与$k$-plane变换定义的Banach空间完全刻画了多元非线性神经结构在学习问题解集中的作用。
- 研究了具有跳跃连接、正交权重归一化和多索引模型的神经结构的变分最优性。
- 底层空间是再生核Banach空间和变分空间的特殊实例。
- 为神经网络在数据上学习的函数的正则性提供了新的理论动机。
- 提供了对实践中一些架构选择的新的理论动力。
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