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Bounds on the approximation power of feed forward neural networks

  • Sharif University of Technology

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

The approximation power of general feedforward neural networks with piecewise linear activation functions is investigated. First, lower bounds on the size of a network are established in terms of the approximation error and network depth and width. These bounds improve upon state- of-the-art bounds for certain classes of functions, such as strongly convex functions. Second, an upper bound is established on the difference of two neural networks with identical weights but different activation functions.

langue originaleAnglais
titre35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018
rédacteurs en chefJennifer Dy, Andreas Krause
EditeurInternational Machine Learning Society (IMLS)
Pages5531-5539
Nombre de pages9
ISBN (Electronique)9781510867963
étatPublié - 1 janv. 2018
Evénement35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018 - Stockholm, Sucde
Durée: 10 juil. 201815 juil. 2018

Série de publications

Nom35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018
Volume8

Une conférence

Une conférence35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018
Pays/TerritoireSucde
La villeStockholm
période10/07/1815/07/18

Empreinte digitale

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