数据集概述
本数据集用于研究深度学习架构中的谱遍历性，结合Thirumalai-Mountain（TM）度量和Kullbach-Leibler（KL）散度方法，通过模拟典型权重矩阵的随机矩阵系综分析深度和循环神经网络。具体包含不同大小的圆形随机矩阵系综（CUE、COE、CSE）的特征值谱和谱遍历性计算结果，作为系统连通性的函数。数据集以压缩包形式提供，包含Python笔记本。
文件详解
- 文件名称：
2017a_ergodicRandomMatrix_data_notebook.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含研究深度学习架构谱遍历性的数据集和Python笔记本，具体内容未提供预览，推测包含随机矩阵系综（CUE、COE、CSE）的特征值谱数据、谱遍历性计算结果，以及用于分析的代码脚本。
适用场景
- 深度学习架构分析: 研究深度和循环神经网络中权重矩阵的谱特性及其遍历性。
- 随机矩阵理论应用: 分析不同圆形随机矩阵系综（CUE、COE、CSE）的特征值谱和谱遍历性。
- 连通性对谱特性影响研究: 探究系统连通性对随机矩阵系综谱遍历性的影响。
- 机器学习方法开发: 基于TM度量和KL散度方法，开发新的深度学习架构分析工具。
