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深度神经网络的数学基础,对你来说会不会太难?

作者: 来源: 2017-07-18 15:01:00 阅读 我要评论

并欲望证实密度 h = 0。改变变量,我们重写前提(3)为

为了证实 h = 0,我们应用以下抽象傅里叶分析的对象。令 I 是所有 h(wt+b) 的扩大线性空间的闭集合。因为 I 函数的不变性,所以在卷积下是不变的;在抽象傅立叶分析中,I 是对于卷积的一个幻想状况。令 Z(I) 表示所有函数在 I 上 vanish 的傅里叶变换 ω 的全部集合;那么 Z(I) 为 R 或 {0} 集,因为如不雅 g(t) 处于幻想状况,则对于 w≠0,g(tw) 也是处于幻想状况。如不雅 Z(I) = R,则在幻想状况所有函数为常数 0,即证。不然,Z(I) = {0},则经由过程傅里叶分析,I 为所有 f^ = 0 的函数集合;即所有异常数函数。然则如不雅 σ 与所有异常数函数正交,σ = 0。我们得出结论:Z(I) = R,即 h = 0,完成证实。

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【义务编辑:张子龙 TEL:(010)68476606】

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本文标题:深度神经网络的数学基础,对你来说会不会太难?

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关键词: 探索发现

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