从经验观察到普适性：基于高斯混合构建输入的深度学习动态
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究通过深入研究具有展现高斯混合（GM）结构特征的输入的神经网络动力学来拓宽深度学习的理论框架的范围。我们分析了神经网络在具有 GM 结构输入下的动力学如何与基于简单高斯结构的传统理论的预测不同。我们的研究揭示了即使在标准化的 GM 输入下，神经网络动力学也会趋向于传统理论，突显出这种意外的普遍性。我们发现标准化，特别是与某些非线性函数相结合，对于这种现象起着关键作用。因此，尽管 GM...
本研究分析了神经网络在高斯混合输入下的动力学，发现其趋向于传统理论，这是意外的普遍现象。研究还发现，标准化和非线性函数的结合对此起关键作用。尽管高斯混合分布的复杂性和多样性，神经网络在简单高斯框架下表现出符合预测的渐近行为。
