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Absence of Bottlenecks in a Neural Network Determines Its Generic Functional Properties
Doklady Mathematics ( IF 0.6 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1134/s1064562420010160 S. V. Kurochkin
Doklady Mathematics ( IF 0.6 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1134/s1064562420010160 S. V. Kurochkin
Abstract It is proved that an artificial neural network with smooth activation functions and without bottlenecks is a Morse function for almost all, with respect to the Lebesgue measure, sets of weights.
中文翻译:
神经网络中不存在瓶颈决定了其通用功能特性
摘要 证明了具有平滑激活函数且没有瓶颈的人工神经网络对于几乎所有关于 Lebesgue 测度的权重集都是莫尔斯函数。
更新日期:2020-01-01
中文翻译:
神经网络中不存在瓶颈决定了其通用功能特性
摘要 证明了具有平滑激活函数且没有瓶颈的人工神经网络对于几乎所有关于 Lebesgue 测度的权重集都是莫尔斯函数。