通过可分离性优化神经 ODE 的分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这项研究中，我们提出了一种基于神经常微分方程（neural ODEs）的分类方法，通过考察单个隐藏层中每个神经元用于实现任务所需的数量，特别是当数据点在单位正方形中独立均匀分布时。我们的分析提供了一种量化少于 O (N) 个神经元所需概率的新方法，并强调了当维度 d 和数据点数目 N 增加时的渐近行为。此外，在数据点满足一般位置假设的情况下，我们提出了一种同时对 d...
该研究提出了一种基于神经常微分方程的分类方法，通过检查隐藏层中每个神经元的数量来实现任务。研究还提供了一种量化神经元所需概率的新方法，并强调了维度和数据点数目增加时的行为。此外，还提出了一种有效降低多个数据点聚类复杂度的新算法。
