کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4946652 1439409 2017 32 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Error bounds for approximations with deep ReLU networks
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
Error bounds for approximations with deep ReLU networks
چکیده انگلیسی
We study expressive power of shallow and deep neural networks with piece-wise linear activation functions. We establish new rigorous upper and lower bounds for the network complexity in the setting of approximations in Sobolev spaces. In particular, we prove that deep ReLU networks more efficiently approximate smooth functions than shallow networks. In the case of approximations of 1D Lipschitz functions we describe adaptive depth-6 network architectures more efficient than the standard shallow architecture.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 94, October 2017, Pages 103-114
نویسندگان
,