本文研究了具有随机权重的深度神经网络中信号传播的性质，揭示了从秩序到混沌的相变，并证明了浅层网络无法有效计算深度随机函数。此外，探讨了深度网络的特征学习、梯度消失问题及其优化方法，提出了可训练的激活函数以提高模型准确性。
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