Information geometry of evolution of neural network parameters while training-Reference-Cited by-同舟云学术

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Information geometry of evolution of neural network parameters while training

Published:2024-09 Issue: Volume:597 Page:128007
ISSN:0925-2312
Container-title:Neurocomputing
language:en
Short-container-title:Neurocomputing

Author:

Thiruthummal Abhiram Anand^ORCID,Kim Eun-jin^ORCID,Shelyag Sergiy^ORCID

Funder

Leverhulme Trust

Publisher

Elsevier BV

Reference47 articles.

1. Multilayer feedforward networks are universal approximators;Hornik;Neural Netw.,1989

2. Universal approximation with deep narrow networks;Kidger,2020

3. Can we open the black box of AI?;Castelvecchi;Nat. News,2016

4. Explainable AI: A review of machine learning interpretability methods;Linardatos;Entropy,2020

5. ChatGPT: Fundamentals, applications and social impacts;Abdullah,2022

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