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论文提出可逆图聚合可增加ReLU读出头宽度

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先了解这件事

报道摘要

对每个偶数 N≥4,存在一个 2N 顶点、最大度为 3 的带标签树,使得原始特征需 1 个 ReLU 隐藏单元,而单次惰性邻域均值聚合后需恰好 N 个单元。混合矩阵条件数不超过 8,且在含 1 个干扰坐标的有界均匀噪声模型下,1 单元聚合头期望误差至少为 1/12,而 N 单元头误差为 0。

摘自 arXiv · ML

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. arXiv · ML
    可逆图聚合可增加 ReLU 读出层宽度

    对每个偶数 N≥4,存在一个 2N 顶点、最大度为 3 的带标签树,使得原始特征需 1 个 ReLU 隐藏单元,而单次惰性邻域均值聚合后需恰好 N 个单元。混合矩阵条件数不超过 8,且在含 1 个干扰坐标的有界均匀噪声模型下,1 单元聚合头期望误差至少为 1/12,而 N 单元头误差为 0。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。