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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。
Inference for Deep Neural Network Estimators in Generalized Nonparametric Models
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Protecting Deep Neural Network Intellectual Property with Chaos-Based White-Box Watermarking
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Finite-Dimensional Gaussian Approximation for Deep Neural Networks: Universality in Random Weights
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Certified and accurate computation of function space norms of deep neural networks
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Takeuchi's Information Criteria as Generalization Measures for DNNs Close to NTK Regime
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PM2Lat: Highly Accurate and Generalized Prediction of DNN Execution Latency on GPUs
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Memorization capacity of deep ReLU neural networks characterized by width and depth
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FAST: Topology-Aware Frequency-Domain Distribution Matching for Coreset Selection
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The Hidden Power of Normalization Layers in Neural Networks: Exponential Capacity Control
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Conjugate Learning Theory: Uncovering the Mechanisms of Trainability and Generalization in Deep Neural Networks
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HAWX: A Hardware-Aware FrameWork for Fast and Scalable ApproXimation of DNNs
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Approximating Matrix Functions with Deep Neural Networks and Transformers
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Explainability-Inspired Layer-Wise Pruning of Deep Neural Networks for Efficient Object Detection
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Solving PDEs With Deep Neural Nets under General Boundary Conditions
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参考链接
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