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神经网络的有效信息计算
(查看源代码)
2025年6月29日 (日) 13:52的版本
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、
2025年6月29日 (日) 13:52
→基于连续方法观察神经网络EI
第158行:
第158行:
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首先,我们复现了文献<ref name="
神经网络有效信息
"/>中的结果,我们按照离散的方法计算了(单节点→单节点)EI随着激活函数网络权重的变化趋势(如图所示),发现在相同激活函数,不同的bins,对于EI值最高点所对应的网络权重都是一样的,然而在相同bins,不同激活函数网络中,EI值最高点所对应的网络权重是不一样的。
+
首先,我们复现了文献<ref name="
examine_causal_structure
"/>中的结果,我们按照离散的方法计算了(单节点→单节点)EI随着激活函数网络权重的变化趋势(如图所示),发现在相同激活函数,不同的bins,对于EI值最高点所对应的网络权重都是一样的,然而在相同bins,不同激活函数网络中,EI值最高点所对应的网络权重是不一样的。
[[文件:Bd8b5c3b93ad6a5d1bd0e3069de5dc5.png|center|600x600像素|AB]]
[[文件:Bd8b5c3b93ad6a5d1bd0e3069de5dc5.png|center|600x600像素|AB]]
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