arXiv ID:
2604.19738
arXiv 提交日期: 2026-04-21
随机神经网络泛函波动的相变现象 / Phase Transitions in the Fluctuations of Functionals of Random Neural Networks
1️⃣ 一句话总结
该论文研究了深度随机神经网络的输出泛函在层数增加时的统计行为,发现其波动模式取决于协方差函数的固定点,并由此产生三种截然不同的极限状态:要么趋于一个固定高斯场的同一泛函,要么收敛于普通正态分布,要么落入高阶维纳混沌分布,类似于物理中的相变过程。