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周期激活坐标网络的神经切比雪夫核分析

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内容提要

本研究证明了梯度下降算法中人工神经网络的演化可以表示为神经切向核，该核在无限宽度下收敛于明确的极限核，并在训练过程中保持不变。研究者使用函数空间而不是参数空间来研究人工神经网络的训练。

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