Neural Persistence: A Complexity Measure for Deep Neural Networks Using Algebraic Topology

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Autor(in)
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Datum
2019-02-22Typ
- Conference Paper
ETH Bibliographie
yes
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https://doi.org/10.3929/ethz-b-000327207Publikationsstatus
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Buchtitel
International Conference on Learning Representations (ICLR 2019)Verlag
OpenReviewKonferenz
Thema
Algebraic topology; Persistent homology; Network complexity; Neural networkOrganisationseinheit
02060 - Dep. Biosysteme / Dep. of Biosystems Science and Eng.09486 - Borgwardt, Karsten M. / Borgwardt, Karsten M.
Zugehörige Publikationen und Daten
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