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EnglishThe paper characterizes classes of functions for which deep learning can be exponentially better than shallow learning. Deep convolutional networks are a special case of these conditions, though weight sharing is not the main reason for their exponential advantage.
| Titolo: | Why and When Can Deep – but Not Shallow – Networks Avoid the Curse of Dimensionality: a Review |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2017 |
| Rivista: | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11567/888631 |
| Appare nelle tipologie: | 01.01 - Articolo su rivista |
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| File | Descrizione | Tipologia | |
|---|---|---|---|
| Why and When Can Deep – but Not Shallow – Networks Avoid the Curse of Dimensionality a Review.pdf | Documento in Post-print | Open Access Visualizza/Apri |
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