Samtida djupa neurala nätverk uppvisar imponerande resultat på praktiska problem. Dessa nätverk generaliserar väl, även om deras inneboende kapacitet kan sträcka sig betydligt längre än antalet exempel på utbildning. Vi analyserar detta beteende i samband med djupa, oändliga neurala nätverk. Vi visar att djupa oändliga lager är naturligt i linje med Gaussiska processer och kärnmetoder, och utforma stokastiska kärnor som kodar informationen i dessa nätverk. Vi visar att stabilitetsresultaten gäller trots storleken och ger en förklaring till deras empiriska framgång.
Detta tillvägagångssätt kan kärnas och studien av oändliga lager neurala nätverk har resulterat ytterligare teori anpassning neurala nätverk med Gaussian processer och kärnmetoder REF.
Steps Toward Deep Kernel Methods from Infinite Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}