We introduce a new class of deep neural networks (DNNs) with multilayered tree-like architectures. The architectures are codified using numbers from the ring of integers of non-Archimdean local fields. These rings have a natural hierarchical organization as infinite rooted trees. Natural morphisms on these rings allow us to construct finite multilayered architectures. The new DNNs are robust universal approximators of real-valued functions defined on the mentioned rings. We also show that the DNNs are robust universal approximators of real-valued square-integrable functions defined in the unit interval.


翻译:我们提出了一类具有多层树状架构的新型深度神经网络。这些架构通过非阿基米德局部域整数环中的数字进行编码。该整数环具有无限有根树的天然层级化组织结构,其上的自然态射使我们能够构建有限多层架构。此类新型深度神经网络是定义在上述环上的实值函数的鲁棒通用逼近器。我们还证明了,这类深度神经网络亦是定义在单位区间上的实值平方可积函数的鲁棒通用逼近器。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。
【ETZH博士论文】深度神经网络的数学理解
专知会员服务
36+阅读 · 2025年4月27日
【牛津大学博士论文】解释深度神经网络,134页pdf
专知会员服务
221+阅读 · 2020年10月8日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月15日
深度学习循环神经网络详解
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年5月28日
【深度学习基础】4. Recurrent Neural Networks
微信AI
16+阅读 · 2017年7月19日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月5日
Arxiv
0+阅读 · 5月4日
Arxiv
0+阅读 · 3月19日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
5+阅读 · 今天13:50
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:33
相关基金
国家自然科学基金
7+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员