Neural Tangent Kernel

神经网络与NTK：力量对比、趋势解析与关键技术
最新推荐文章于 2025-02-25 20:14:21 发布
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本文探讨了EPFL研究的Neural Tangent Kernel (NTK)在深度学习中的地位，比较了神经网络与NTK的威力，并结合NeurIPS 2019的关键趋势，解析了2018年NIPS论文的成果，以及Chip Huyen的见解。重点关注了信息技术领域的重要发展和前沿讨论。
NTK：neural tangent kernel 神经切线核
m0_62673638的博客
03-19 994
在读“Predicting Out-of-Distribution Error with the Projection Norm”这篇论文的时候发现的这个，还是挺难的，大概学了一下，主要是看了一个国外的老师讲解的，才看懂。
NTK：神经切线核 (Neural Tangent Kernel, NTK)
最新发布
u013250861的博客
07-08 214
网络：标量输出前馈网fθRd!→!R\to!→!R，参数θ!∈!RP\theta!\in!θ!∈!RPNTKΘθxx′∇θfθx⁣⊤∇θfθx′(1)Θθ​xx′∇θ​fθ​x⊤∇θ​fθ​x′​1梯度向量∇θfθx∇_θfθx长度为参数数目PPP；对每一对输入xx′(x,x')xx′取内积得核值。
直观理解Neural Tangent Kernel
Jie Qiao的专栏
12-27 6064
直观理解Neural Tangent Kernel 本文是文章Some Intuition on the Neural Tangent Kernel的翻译整理. 一句话总结：NTK衡量的是，在使用SGD优化参数下，其对应的随机到样本x′\displaystyle x'x′，在参数更新非常一小步η\displaystyle \etaη后，f(x)\displaystyle f( x)f(x)的变化。也就是： k(x,x′)=lim⁡η→0f(x,θ+ηdfθ(x′)dθ)−f(x,θ)η k(x,x')=
Notes on Neural Tangent Kernel: Convergence and Generalization in Neural Networks
qq_40869346的博客
02-29 1090
If you have any questions, plz contact luweihao@126.com
Neural Tangent Kernel (NTK) 简要介绍
Harvery_的博客
05-01 4009
核岭回归（Kernel Ridge Regression, KRR）是一种结合了岭回归（Ridge Regression）和核技术的回归分析方法。它用于解决回归问题，特别适用于处理高维数据或数据点具有非线性关系的情况。
无限宽度神经网络的神经正切核（Neural Tangent Kernel, NTK）
搏博的专栏
02-25 610
在梯度流中，参数更新被视为一个连续的过程，而不是离散的步长，及梯度下降的连续时间近似，也就是梯度流（Gradient Flow）的概念。是一个m×n的矩阵。这里的梯度向量是关于所有参数的梯度，所以每个梯度向量都是一个高维向量，假设参数有N个，那么梯度向量就是N维的。对应的梯度外积较大时，说明它们的参数更新方向相似，因此在训练过程中这两个样本对参数的影响有较强的相关性。根据NTK理论，在无限宽度下，参数的梯度在初始化时的分布是确定的，并且在训练过程中变化不大，因此可以近似为固定的NTK矩阵。
2019-Graph Neural Tangent Kernel, Fusing Graph Neural Networks w
08-08
《2019-Graph Neural Tangent Kernel, Fusing Graph Neural Networks with Graph Kernels》这篇笔记探讨了在图神经网络（GNN）与图核（Graph Kernel）融合方面的一个创新研究。图神经网络在处理图数据时表现出强大的...
Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读
bagba的知识分享库
12-29 3869
Neural Tangent Kenerl 理解（一）原论文解读
超宽深度网络和神经正切核 Ultra-Wide Deep Nets and Neural Tangent Kernel (NTK)
ddzr972435946的博客
10-05 4857
(也发布在at CMU ML.) 作者：Wei Hu and Simon Du 机器学习的传统观点认为，在训练误差和泛化差距之间要进行谨慎的权衡。模型的复杂性存在一个“最佳点”，因此模型（i）足够大，可以实现合理良好的训练误差，而模型（ii）足够小，可以泛化差距-测试误差和训练误差之间的差-可以控制。较小的模型会产生较大的训练误差，而使模型变大则会导致较大的泛化差距，两者都会导致较大的测试误...
笔记《Graph Neural Tangent Kernel: Fusing Graph Neural Networks with Graph Kernels》-NeurIPS 2019
yyy的技术日常
06-26 1万+
1 读《Graph Neural Tangent Kernel: Fusing Graph Neural Networks with Graph Kernels》-NeurIPS 2019 GNN的优势：1. 图神经网络使用多层结构和非线性激活函数来提取图的高阶信息作为特征。 GNN的缺点：1.训练过程中存在大量的超参数，且训练过程具有非凸性，使得 GNN 的训练更加困难。2.GNN 的表达能力随参数的数量而变化，在计算资源有限的情况下，很难充分利用 GNN 的表达能力。 GKs的优势：1. GKs继承了内
neural-tangents:Python中的快速简便的无限神经网络
04-28
神经切线 | | | | 概述 Neural Tangents是一种高级神经网络API，用于指定有限和无限宽度的复杂，分层的神经网络。 神经切线使研究人员能够像定义有限网络一样轻松地定义，训练和评估无限网络。 无限（宽度或通道数）神经网络是具有内核功能的高斯过程（GPs），其功能由其体系结构确定（有关此对应关系的详细信息和细微差别，请参见）。 神经切线允许您使用卷积，池化，残差连接，非线性等常规构建块构建神经网络模型，不仅获得有限模型，还获得各个GP的核函数。 该库使用用python编写，并利用在CPU，GPU或TPU上开箱即用。 内核计算已针对速度和内存效率进行了高度优化，并且可以在接近完美缩放的情况下自动分布在多个加速器上。 神经切线正在开发中。 我们热忱欢迎您的贡献！ 内容 Colab笔记本 安装 5分钟简介 包装说明 技术陷阱 广泛但有限的网络的动态训练 表现 文件 引文
今天来聊一聊神经正切核的特征向量
xiehewe的博客
09-04 343
其中之一便是神经正切核（Neural Tangent Kernel，NTK），它的特征向量为我们揭示了这一神奇数学魔法的奥秘。核方法是一种在机器学习中广泛使用的技术，它通过在高维特征空间中计算样本之间的相似度，从而实现对复杂关系的建模。这种核的魔力在于，它使得神经网络的行为变得可预测，为我们理解神经网络为什么能在实际任务中如此成功提供了新的视角。通过核方法，我们能够更好地理解神经网络的训练过程、行为特点以及在各种任务中的表现。神经正切核的特征向量是一种数学构造，它为我们提供了一种理解神经网络的方式。
NIPS 2018 接收论文list 完整清单
热门推荐
TomRen
09-12 2万+
NIPS2018 接收论文包括poster、tutorial、workshop等，目前官网公布了论文清单： https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule 同时还给出了workshop介绍。
【NIPS2018】Spotlight及Oral论文汇总
TomRen
11-12 4039
nips2018 spotlight 和Oral论文 TODO discrible wordcloud and fig 1.Spotlight Learning Overparameterized Neural Networks via Stochastic Gradient Descent on Structured Data Unsupervised Cross-Modal Alignme...
无限宽神经网络 - 神经网络正切核理论【NTK】
lucius-liu.cn
03-17 3342
前言 如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。 NTK (Neural Tangent Kernel) 理论前提： 神经网络足够的宽 需要一套特定的初始化方法，来初始化网络参数 得到的结论： 神经网络可以在初始化点，使用梯度下降，快速找到全局最小值 [icml19 - Simon S. Du] Gradient Descent Finds Global Minima of Deep Neural Networks
运用高斯核模型进行最小二乘回归_神经正切核，深度学习理论研究的最新热点？...
weixin_39906130的博客
11-07 331
想理解神经网络的训练动态过程，不妨从「神经正切核」入手。那么什么是神经正切核，核机制如何运行？就读于印度理工学院马德拉斯分校电气工程系的 Rajat Vadiraj Dwaraknath 撰文介绍了这一概念。选自Rajat's Blog，作者：Rajat Vadiraj Dwaraknath，机器之心编译，参与：魔王。博客地址：https://rajatvd.github.io/NTK/文章动图地...
【泛化误差论文必看】
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
07-14 1264
参考人工智能前沿讲习的泛化误差专题 1、背景 训练集往往只是数据总体的一部分，无法包含所有可能的情况，训练出的学习算法在训练集和非训练集上的表现会是不一样的，我们使用泛化误差来度量这一差距，这也是机器学习理论最重要的问题之一。 2、论文必读 2.1、3篇领域经典 1）Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization. (ICLR 2017) ICLR 2017的最佳会议论文。作者通过一些很有意思的实验（比如ra..
收集一下核函数-Kernel Function
__Career Path ... __In Meredith Life
07-27 4117
本文转载自： 收集一下核函数-Kernel Function | 丕子 原文地址：http://www.shamoxia.com/html/y2010/2292.html转载请声明出处，O(∩_∩)O谢谢~Kernel FunctionsBelow is a list of so
神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？
数据派THU
01-05 1810
来源：AI科技评论本文约7000字，建议阅读10+分钟从AI科技顶会看2020年该研究什么。作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会，NeurIPS 2019 所反映出的一...
neural tangent kernel
03-17
神经切向核（neural tangent kernel）是一种用于神经网络的核函数。它是由Jacot等人在2018年提出的，用于分析神经网络的学习动态和泛化性能。神经切向核的定义基于神经网络的初始参数和输入数据之间的关系，它可以...
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