ReLU терең нейрондық желілері бойынша көп өлшемді жуықтаудың есептеу күрделілігі туралы


Қаралымдар: 66 / PDF жүктеулері: 39

Авторлар

  • Д. Зунг Вьетнам ұлттық университетi
  • В.К. Нгуен Көлiк және коммуникация университетi
  • М.С. Тао Хонг Дук университетi

Кілт сөздер:

ReLU терең нейрондық желісі, есептеудің күрделілігі, көп өлшемді жуықтау, аралас тегістікті Гёльдер-Никольский кеңістігі

Аңдатпа

Мақалада $\IId:= [0,1]^d$ бірлік кубында аралас тегістікті $\Lad$ Гольдер-Никольский кеңістігіндегі функцияларды жуықтау үшін ReLU терең нейрондық желілерінің есептеу күрделілігі зерттелген. Кез келген $f \in \Lad$ функциясы үшін $f$-ті берілген $\varepsilon$ дәлдікпен жуықтайтын шығыс сигналы бар адаптивті емес және адаптивті ReLU терең нейрондық желілері құрылды және осы ReLU терең нейрондық желісінің өлшемі мен тереңдігі арқылы сипатталатын жуықтаудың  есептеу күрделілігінің бағалаулары $d$ және $\varepsilon$ шамаларынан тәуелді болатындығы дәлелденеді. Зерттеу нәтижелері  ReLU терең нейрондық желілерімен жуықтаудың адаптивті әдісі адаптивті емес әдіске қарағанда артықшылығын көрсетті.

Жүктеулер

Жарияланды

2020-12-30

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Зунг D., Нгуен V., & Тао M. . (2020). ReLU терең нейрондық желілері бойынша көп өлшемді жуықтаудың есептеу күрделілігі туралы. Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің хабаршысы. Математика, компьютерлік ғылымдар, механика сериясы, 133(4), 8–18. Retrieved from https://bulmathmc.enu.kz/index.php/main/article/view/181

Журналдың саны

Нөмір 133 № 4 (2020)

Бөлім

Статьи