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高阶层：使用分段拉格朗日多项式和傅里叶级数的Tensorflow层-源码
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文件大小: 318kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：张量流的分段多项式和傅里叶级数层
使用具有高斯Lobatto节点的分段Lagrange多项式的Tensorflow层（我还添加了截断的Fourier级数和其他正交函数）。 这是有限元分析中常用的一种技术，意味着分配给每个节点的权重正好是该节点处的函数值。 很久以前，我写了一个标准的神经网络的突触探讨高阶多项式一个C ++代码。 在这里，我正在Tensorflow中实现某些功能。
主意
这个想法非常简单-使用n权重代替突触上的单个权重。 n个权重描述分段多项式，并且每个n个权重都可以独立更新。 拉格朗日多项式和高斯Lobatto点用于最小化多项式的振荡。 相同的方法可以应用于任何“功能性”突触，并且在此仓库中我也具有傅里叶级数突触。 这可以实现为多项式或傅立叶核的构造，然后是使用线性激活的标准张量流层。
为什么
使用高阶多项式表示法可能会允许网络具有更少的总权重。 在物理学中，高阶方法可能更
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