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Deep Networks as Hamiltonians
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内容提要
本文探讨深度学习理论中网络输出的分析方法，将随机初始化的多层感知机视为输入的哈密顿量，揭示了能量景观的性质，特别是无限宽度下近全局最小值的结构，并分析了不同激活函数对能量景观的影响。
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关键要点
- 本文探讨了深度学习理论中网络输出的分析方法。
- 将随机初始化的多层感知机视为输入的哈密顿量。
- 揭示了能量景观的性质，特别是在无限宽度下近全局最小值的结构。
- 分析了不同激活函数对能量景观的影响。
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