Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har lett till många toppmoderna resultat som spänner över olika områden. Det saknas dock fortfarande en tydlig och djupgående teoretisk förståelse av det framåtriktade passet, CNN:s kärnalgoritm. Parallellt med detta har Convolutional Sparse Coding (CSC) fått allt större uppmärksamhet under de senaste åren. En teoretisk studie av denna modell genomfördes nyligen, där den fastställdes som ett pålitligt och stabilt alternativ till den vanliga patchbaserade bearbetningen. Här föreslår vi en ny flerskiktsmodell, ML-CSC, där signaler antas komma från en kaskad av CSC-skikt. Detta har visat sig vara tätt anslutet till CNN, så mycket att CNN:s framfart i själva verket är den tröskeljakt som tjänar ML-CSC-modellen. Denna anslutning ger en ny syn på CNN, som vi kan tillskriva denna arkitektur teoretiska påståenden såsom unika representationer i hela nätverket, och deras stabila uppskattning, alla garanterade under enkla lokala gleshet förhållanden. Slutligen föreslår vi, genom att identifiera svagheterna i det ovan nämnda programmet, ett alternativ till det framåtgående passet, som är kopplat till dekonvolutionära, återkommande och kvarvarande nätverk, och som har bättre teoretiska garantier.
Ett nyligen utfört arbete i REF betraktar CNN:s framåtriktade pass som en tröskeljakt som tjänar en multi-Layered Convolutional Sparse Coding (ML-CSC) modell.
Convolutional Neural Networks Analyzed via Convolutional Sparse Coding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}