文章DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.01389
作者是 Southern Methodist University 的Wei Cai 教授
A Parallel Phase Shift Deep Neural Network for Adaptive Wideband Learning
一种并行移相深度神经网络来自适应学习宽带频率信号
20190514
核心思想：通过相变技术把高频部分转化为低频部分，这样便可以提高神经网络训练过程中网络的收敛速度。
感觉这篇文章的信息好少，搜不到多少资料。
摘要：
PhaseDNN利用了许多DNN首先在低频范围内实现收敛的事实（这个可参考许志钦老师的主页 https://ins.sjtu.edu.cn/people/xuzhiqin/，或知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/571517635），因此，对于更高频率范围，并行地构建和训练一系列中等大小的DNN。
借助于频域中的相移，通过对训练数据进行简单的相位因子乘法来实现，序列中的每个DNN将被训练为在特定范围内近似服务器托管网目标函数的较高频率内容。
由于相移，每个DNN都达到了在低频范围内的收敛速度。因此，PhaseDNN系统能够将宽带频率学习转换为低频学习，从而允许通过频率自适服务器托管网应训练对宽带高维函数进行统一学习。数值结果表明，PhaseDNN能够从低频到高频均匀地学习目标函数的信息。
具体实现过程
背景知识
许志钦：
深度神经网络的频率原则： DNN首先在低频范围内实现收敛
这个可参考许志钦老师的主页 https://ins.sjtu.edu.cn/people/xuzhiqin/，
或知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/571517635
应用
多种频率的信号叠加的波/高频波，使用此相移方法，把高频转为低频，实现快速收敛。
例如：多频叠加的信号，比如可能：音频分类、时序预测
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