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機械学習論文読みメモ_4 - Qiita
The Power of Depth for Feedforward Neural Networks, arXiv NNの層数を増やす事は、層の幅を増やす事... The Power of Depth for Feedforward Neural Networks, arXiv NNの層数を増やす事は、層の幅を増やす事に比べて指数的により表現力が増大する事を示した。 この事は基本的にすべての活性化関数に対して言う事が出来る。 この事の証明は、従来のブール関数に基づく手法に比べて過程が少なく、異なった手法を用いている。 NEURAL PROGRAMMER-INTERPRETERS, ICLR 2016 プログラムを学習し表現および理解できる組み合わせ可能なモデル構造を開発した。 コアモジュールはプログラムを表現するLSTMベースの学習可能なモジュールであり、入力として前回実行されたプログラム情報と環境情報の特徴表現を使う。 これにより次に実行するプログラム、プログラム終了判定フラグを出力する。 またプログラムの表現モデルに関するkey valueを記憶