以熱帶幾何角度探究深度學習及通用近似定理 | Publication

Title	以熱帶幾何角度探究深度學習及通用近似定理 Deep Learning and the Approximation Theorem from the Aspect of Tropical Geometry
Creator	蔡炎龍
Contributor	應數系
Key Words	神經網路; 深度學習; 殘差網路; 通用近似定理; 熱帶幾何; 熱帶有理映射 neural network; deep learning; ResNet; universal approximation theorem; tropical geometry; tropical rational map
Date	2022-10
Date Issued	16-Apr-2025 14:28:20 (UTC+8)
Summary	本計畫之目的把深度學習和熱帶幾何做一個連結。深度學習一直不太容易用數學清楚的表達, 因此造成分析神經網路的困擾。我們希望經由此計畫的研究, 可以讓研究者用熱帶幾何的工具, 去分析神經網路的種種性質。
Relation	科技部, MOST110-2115-M004-006, 110.08-111.07
Type	report

dc.contributor	應數系
dc.creator (作者)	蔡炎龍
dc.date (日期)	2022-10
dc.date.accessioned	16-Apr-2025 14:28:20 (UTC+8)	-
dc.date.available	16-Apr-2025 14:28:20 (UTC+8)	-
dc.date.issued (上傳時間)	16-Apr-2025 14:28:20 (UTC+8)	-
dc.identifier.uri (URI)	https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/156615	-
dc.description.abstract (摘要)	本計畫之目的把深度學習和熱帶幾何做一個連結。深度學習一直不太容易用數學清楚的表達, 因此造成分析神經網路的困擾。我們希望經由此計畫的研究, 可以讓研究者用熱帶幾何的工具, 去分析神經網路的種種性質。
dc.format.extent	116 bytes	-
dc.format.mimetype	text/html	-
dc.relation (關聯)	科技部, MOST110-2115-M004-006, 110.08-111.07
dc.subject (關鍵詞)	神經網路; 深度學習; 殘差網路; 通用近似定理; 熱帶幾何; 熱帶有理映射
dc.subject (關鍵詞)	neural network; deep learning; ResNet; universal approximation theorem; tropical geometry; tropical rational map
dc.title (題名)	以熱帶幾何角度探究深度學習及通用近似定理
dc.title (題名)	Deep Learning and the Approximation Theorem from the Aspect of Tropical Geometry
dc.type (資料類型)	report