편미분 대신 미분을 선형 변환으로 사용할 수 있고, 네트워크를 보다 구조화된 방식으로 살펴보면 BPP의 기본 아이디어가 훨씬 더 일반적인 경우에 어떻게 적용되는지 명확히 알 수 있습니다. 여러 단계가 포함됩니다. 1. 보다 일반적인 처리 단위. 입력과 가중치의 연속 미분 가능 함수라면 무엇이든 됩니다. 이러한 입력과 가중치는 유클리드 공간을 넘어 모든 힐버트 공간에 속할 수 있습니다. 미분은 선형 변환이며 신경 처리 단위의 미분은 입력과 가중치에 대한 편미분의 직접적인 합입니다. 이는 보완적인 부분 공간 쌍에 대한 제한의 합으로 표현된 선형 변환입니다. 2. 보다 일반적인 계층(모든 수의 단위). 단일 단위 계층은 전체 네트워크를 쓸모없게 만드는 병목 현상을 일으킬 수 있습니다. 고유한 계층에 여러 단위를 결합하는 것은 곱을 취하는 것과 같습니다(집합 이론의 의미에서 함수로). 레이어는 입력과 전체 단위의 가중치의 함수입니다. 그러면 레이어의 미분은 단위의 미분의 곱입니다. 이는 선형 변환의 곱입니다. 3.- 레이어 수에 관계없이 네트워크. 네트워크는 레이어의 구성(함수 및 집합 이론적 의미에서)입니다. 체인 규칙에 따라 네트워크의 미분은 레이어의 미분의 구성입니다. 이는 선형 변환의 구성입니다. 4.- 함수의 이차 오차. ...——-이 코멘트가 너무 길어지므로 여기서 멈추겠습니다. 요점은 매우 일반적인 관점이 BPP의 많은 측면을 명확히 한다는 것입니다. 전체 스토리에 관심이 있고 힐버트 공간에 대해 어느 정도 알고 있다면 힐버트 공간에서 역전파를 다루는 논문을 구글에서 검색하세요. 반선형 네트워크의 역전파를 위한 행렬 공식이 있는 관련 기사도 있습니다. BPP보다 훨씬 더 효율적이고 제어 가능하며 빠른 완전히 새로운 딥 러닝 알고리즘을 살펴보려면 이 플랫폼에서 역전파 없는 딥 러닝에 대한 비디오를 검색하세요. 설명에는 데모 소프트웨어에 대한 링크가 있습니다. 새로운 알고리즘은 다음과 같은 매우 일반적이고 강력한 결과를 기반으로 합니다(Google에서 검색): 다면체와 퍼셉트론은 기능적으로 동등합니다. NN의 기본적인 개념적 기초는 Neural Network Formalism 문서를 참조하세요. Daniel Crespin####[]