BriefGPT - AI 论文速递
·
随机傅立叶神经网络中的深度学习无需全局优化
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
介绍了一种新的深度神经网络训练算法，使用马尔可夫链蒙特卡罗采样迭代训练网络层，避免全局和基于梯度的优化，能够有效学习多尺度和高频特征，并生成可解释的参数分布。
🎯
关键要点
- 介绍了一种新的训练算法，用于利用随机复数指数激活函数的深度神经网络。
- 该方法采用马尔可夫链蒙特卡罗采样过程来迭代训练网络层。
- 避免了全局和基于梯度的优化，同时保持误差控制。
- 达到了具有复数指数激活函数的残差网络的理论逼近速率。
- 能够有效学习多尺度和高频特征，生成可解释的参数分布。
- 在逼近不连续目标函数时没有观察到吉布斯现象。
➡️
