Core Concepts
DNN은 확률적 그래픽 모델과의 정확한 대응을 제안하며, DNN이 PGM에서 정확한 추론의 근사를 수행한다는 것을 입증합니다.
Abstract
DNN은 PGM과의 정확한 대응을 제시하며, DNN이 PGM에서 정확한 추론의 근사를 수행한다.
DNN은 확률적 그래픽 모델로 볼 수 있으며, 이는 DNN의 통계적 모델로의 이해를 제공합니다.
무한 트리 구조의 PGM은 DNN의 근사를 명확히 하며, 시그모이드 활성화 함수의 경우 이를 증명합니다.
CD-HMC 알고리즘은 SGD보다 빠르게 수렴하며, DNN을 PGM으로 이해하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.
Stats
DNN은 PGM과의 정확한 대응을 제시합니다.
DNN은 PGM에서 정확한 추론의 근사를 수행합니다.
Quotes
"DNN은 확률적 그래픽 모델로 볼 수 있으며, 이는 DNN의 통계적 모델로의 이해를 제공합니다."
"CD-HMC 알고리즘은 SGD보다 빠르게 수렴하며, DNN을 PGM으로 이해하는 새로운 접근 방식을 제시합니다."