随机傅立叶神经网络中的深度学习无需全局优化
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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。

可解释的参数分布 多尺度特征 深度学习 深度神经网络 神经网络 训练算法 马尔可夫链蒙特卡罗采样
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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