Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks

Exploiting data invariances is crucial for efficient learning in both artificial and biological neural circuits. Understanding how neural networks can discover appropriate representations capable of harnessing the underlying symmetries of their inputs is thus crucial in machine learning and neurosci...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS Jg. 119; H. 40; S. e2201854119
Hauptverfasser:	Ingrosso, Alessandro, Goldt, Sebastian
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States 04.10.2022
Schlagworte:	Machine Learning Neural Networks, Computer Neurosciences convolution receptive fields invariance neural networks
ISSN:	1091-6490, 1091-6490
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