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A Picture of the Energy Landscape of Deep Neural Networks

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자료유형E-Book
개인저자Chaudhari, Pratik Anil.
단체저자명University of California, Los Angeles. Computer Science 0201.
서명/저자사항A Picture of the Energy Landscape of Deep Neural Networks.
발행사항[S.l.] : University of California, Los Angeles., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항175 p.
소장본 주기School code: 0031.
ISBN9780438291706
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Adviser: Stefano Soatto.
요약This thesis characterizes the training process of deep neural networks. We are driven by two apparent paradoxes. First, optimizing a non-convex function such as the loss function of a deep network should be extremely hard, yet rudimentary algori
요약We build upon tools from two main areas to make progress on these questions: statistical physics and a continuous-time point-of-view of optimization. The former has been popular in the study of machine learning in the past and has been rejuvenat
요약The confluence of these ideas leads to fundamental theoretical insights that explain observed phenomena in deep learning as well as the development of state-of-the-art algorithms for training deep networks.
일반주제명Artificial intelligence.
Applied mathematics.
Statistical physics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14999954

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1 WE00024689 001.5 가야대학교// 대출가능 인쇄 이미지  

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