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在超网络中，生成子网络参数的过程通常涉及哪种操作（）

[单选题]

在超网络中，生成子网络参数的过程通常涉及哪种操作（） 

  • 矩阵分解
  • 卷积操作
  • 多层感知器（MLP）
  • 递归神经网络（RNN）
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活跃的芝士在被拷头像 活跃的芝士在被拷

超网络（Hypernetwork）是一种生成另一个神经网络（称为“主网络”或“目标网络”）的神经网络。其核心思想是：使用一个小型网络（即超网络）来动态生成主网络的权重参数。

  • 超网络的输入通常是某种嵌入向量（如任务嵌入、层标识符、噪声向量等）。
  • 超网络的输出是主网络某一层或全部层的权重参数（如权重矩阵或偏置向量）。
  • 为了实现这种从嵌入到参数的映射，最常用的方法是使用多层感知器（MLP），因为它结构简单、易于训练，且能有效学习从低维嵌入到高维参数空间的非线性映射。
发表于 今天 18:10:50 回复(0)
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问题信息

机器学习
难度：
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