Mathematical Foundations of Random Deep Neural Networks and their applications to machine-learning problems
Mathematical Foundations of Random Deep Neural Networks and their applications to machine-learning problems
随机深度神经网络的数学基础及其在机器学习问题中的应用
批准号：
19K20366
负责人：
Karakida Ryo
金额：
$2.66万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
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DOI：
--
发表时间：
2021-12
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Ryo Karakida;S. Akaho]
通讯作者：
Ryo Karakida;S. Akaho
対角線形ネットにおける勾配正則化の陰的バイアス
对角线性网络中梯度正则化的隐式偏差
对角线性网络中梯度正则化的隐式偏差
DOI：
--
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
作者：
[唐木田亮, 高瀬朝海, 早瀬友裕, 大沢和樹]
通讯作者：
大沢和樹
深層モデルにおいて高速に収束する近似自然勾配法の理論解析
深度模型中快速收敛的近似自然梯度法的理论分析
深度模型中快速收敛的近似自然梯度法的理论分析
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[唐木田 亮, 大沢 和樹]
通讯作者：
大沢 和樹
Statistical neurodynamics of deep networks: geometry of signal spaces
深度网络的统计神经动力学：信号空间的几何
深度网络的统计神经动力学：信号空间的几何
DOI：
10.1587/nolta.10.322
发表时间：
2019
期刊：
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
影响因子：
--
作者：
[Shun-ichi Amari, Ryo Karakida, Masafumi Oizumi]
通讯作者：
Masafumi Oizumi
ランダムなBackpropagation学習における巨視的ダイナミクスの生成汎関数法的解析
随机反向传播学习中宏观动力学的生成函数分析
随机反向传播学习中宏观动力学的生成函数分析
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Katahira Kenji, Kawakami Ai, Tomita Akitoshi, Nagata Noriko, 唐木田亮]
通讯作者：
唐木田亮
共 27 条
Theoretical construction and control of deep learning based on the geometry of hierarchical models
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批准号：17H07390
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项目类别：Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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资助金额：$1.91万
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财政年份：2017
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负责人：Karakida Ryo
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依托单位：
海外基金