Neural Persistence: A Complexity Measure for Deep Neural Networks Using 
Algebraic Topology

Rieck, Bastian Alexander; Togninalli, Matteo; Bock, Christian; Moor, Michael; Horn, Max; Gumbsch, Thomas; Borgwardt, Karsten

Neural Persistence: A Complexity Measure for Deep Neural Networks Using Algebraic Topology

Rieck, B. A., Togninalli, M., Bock, C., Moor, M., Horn, M., Gumbsch, T., & Borgwardt, K. (2019). Neural Persistence: A Complexity Measure for Deep Neural Networks Using Algebraic Topology. International Conference on Learning Representations (ICLR) 2019.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-F237-5 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-D47A-B

資料種別: 学術論文

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Rieck, Bastian Alexander, 著者
Togninalli, Matteo, 著者
Bock, Christian, 著者
Moor, Michael, 著者
Horn, Max, 著者
Gumbsch, Thomas, 著者
Borgwardt, Karsten¹, 著者

所属:
1ETH Zürich, ou_persistent22

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キーワード: Algebraic topology Network complexity Neural network Persistent homology

要旨: -

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日付: オンライン出版: 2019

出版の状態: オンラインで出版済み

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出版物名: International Conference on Learning Representations (ICLR) 2019

種別: 学術雑誌

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