АНАЛІЗ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ З ДОПОМОГОЮ ФУР’Є ПЕРЕТВОРЕННЯ
Ключові слова:
глибокі неронні мережі, машинне навчання, швидке перетворення Фур'єАнотація
Глибокі нейронні мережі (ГНМ) стали важливим інструментом у різних галузях науки і техніки завдяки своїй здатності розпізнавати складні закономірності та знаходити приховані зв'язки у великих обсягах даних. Однак розуміння внутрішньої роботи цих моделей залишається складним завданням. У цій тезі розглядається застосування перетворення Фур'є для аналізу внутрішньої структури та поведінки глибоких нейронних мереж.
Посилання (Бібліографія)
Zhi-Qin John Xu, Yaoyu Zhang. Frequency Principle: Fourier Analysis Sheds Light on Deep Neural Networks // ICLR 2020 Conference Blind Submission – November 2020, pp. 1746-1767
##submission.downloads##
Опубліковано
09.06.2024
Номер
Розділ
Комп’ютерні науки.
