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今天的主题是：
Deep Delta Learning
Summary
深度残差网络的有效性依赖于恒等映射的捷径连接（identity shortcut connection）。尽管这种机制缓解了梯度消失问题，但其对特征变换施加了严格的加性归纳偏置（strictly additive inductive bias），从而限制了网络对复杂隐状态转移的建模能力。
在本文中，我们提出了 Deep Delta Learning（DDL），将原本固定的恒等映射捷径推广为一个可学习的、依赖状态的线性算子。该算子被称为 Delta Operator，其形式为单位矩阵的秩 1 扰动：
A(X)=I−β(X)k(X)k(...去小宇宙查看完整单集简介
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