A Derandomization Framework for Structure Discovery: Applications in Neural Networks and Beyond
تقدم هذه الورقة إطار عمل لإزالة العشوائية يثبت أن تحسين دوال متوقعة محددة يدفع مصفوفات الأوزان إلى الصفر في ظل ظروف طفيفة، مما يفسر اكتشاف البنية في الشبكات العصبية العميقة والواسعة بشكل تعسفي والمُدربة للوصول إلى نقاط استقرار من الدرجة الثانية، ويمكّن من تطبيقات في تقريب مسألة MAXCUT وتضمينات جونسون-ليندنشتراوس.