Gaussiska processer är allestädes närvarande i naturen och ingenjörskonst. Ett exempel i punkt är en klass av neurala nätverk i oändlig bredd gräns, vars tidigare motsvarar Gaussiska processer. Här vi perturbativt utvidga denna korrespondens till ändlig bredd neurala nätverk, vilket ger icke-gaussiska processer som tidigare. Den metod som utvecklats häri gör att vi kan spåra flödet av preaktiveringsdistributioner genom att gradvis integrera ut slumpmässiga variabler från lägre till högre lager, vilket påminner om omnormalisering-gruppflöde. Vi utvecklar vidare en perturbativ procedur för att utföra Bayesian inference med svagt icke-gaussiska tidigare.
Under förberedelsen av detta verk framträdde ett manuskript REF som studerade Bayesian inference med svagt icke-gaussiska föregångare.
Non-Gaussian processes and neural networks at finite widths
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}