代数幾何を用いて、深層ニューラルネットワークの損失関数の全ての入出力からサンプルの情報がスカラ倍を除いて復元できる定理を証明された。三内さん

Nyoho のブックマーク 2018/09/24 11:19

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/371604474/comment/Nyoho" data-user-id="Nyoho" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv.org/abs/1805.07337" data-original-href="https://arxiv.org/abs/1805.07337" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1805.07337" data-user-icon="/users/Nyoho/profile.png">Reconstruction of training samples from loss functions</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/math">math</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22algebraic%20geometry%22">algebraic geometry</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">代数幾何を用いて、深層ニューラルネットワークの損失関数の全ての入出力からサンプルの情報がスカラ倍を除いて復元できる定理を証明された。 三内さん</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/Nyoho/20180924#bookmark-371604474"><span class="datetime-body">2018/09/24 11:19</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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