【24h】

Phase transitions of neural networks

机译:神经网络的相变

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摘要

The cooperative behaviour of interacting neurons and synapses is studied using models and methods from statistical physics. The competition between training error and entropy may lead to discontinuous properties of the neural network. This is demonstrated for a few examples: perceptron, associative memory, learning from examples, generalization, multilayer networks, structure recognition, Bayesian estimate, on-line training, noise estimation and time series generation. [References: 28]
机译:使用统计物理学中的模型和方法研究相互作用的神经元和突触的协同行为。训练误差和熵之间的竞争可能导致神经网络的不连续特性。举几个例子证明了这一点:感知器,联想记忆,例子学习,泛化,多层网络,结构识别,贝叶斯估计,在线训练,噪声估计和时间序列生成。 [参考:28]

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