新框架用正交多项式解释神经网络频谱偏置

1. 12:00
   arXiv cs.AI

   浅层神经网络为何先学正弦分量：一个正交多项式动力学框架

   该研究用正交多项式基将网络输出展开为广义傅里叶级数，把梯度下降动力学写成常微分方程，通过分析动力学矩阵 H 的特征值衰减与特征向量形状来解释频谱偏置。该框架可推广到 sigmoid、ReLU 等一般激活函数，对数据分布假设较弱，并避免有限域傅里叶分析中的混叠效应。

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