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无限宽DNTK正交群对称性研究
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AI 综述
2026年10月25日，arXiv cs.AI/cs.LG 发布一项研究，分析无限宽微分神经正切核（DNTK）在正交群下的对称性。该工作覆盖两层网络与深层网络，适用于带或不带偏置项的各类激活函数。作者证明，同一群轨道算子诱导的单位球面积分算子共享谱，其再生核 Hilbert 空间仅相差一个正交变换。针对 RePU 激活、零偏置初始化的浅层网络，作者据此得到对应积分算子的特征值衰减率。
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最新进展10月25日 11:27
arXiv 新论文证明无限宽DNTK相关积分算子共享谱，并给出RePU浅层网络特征值衰减率。报道时间线
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10月25日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新正交群下微分神经正切核的对称性
无限宽微分神经正切核（DNTK）在正交群下的对称性得到分析，覆盖两层网络与深层网络，适用于带或不带偏置项的各类激活函数。作者证明同一群轨道算子诱导的单位球面积分算子共享谱，其再生核 Hilbert 空间仅相差一个正交变换。对 RePU 激活、零偏置初始化的浅层网络，据此得到对应积分算子的特征值衰减率。
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