Волновая нейронная сеть (ВНС)

Волновая нейронная сеть (ВНС) — это архитектура аппроксимации функций, которая использует вейвлет-функции в качестве функций активации вместо традиционных сигмоидальных или ReLU-функций. ВНС, предложенные Чжаном и Бенвенистом (1992), сочетают свойства многомасштабного разложения вейвлетов с возможностями обучения нейронных сетей. В результате получается гибкая непараметрическая модель, которая может эффективно улавливать локализованные особенности и многомасштабные паттерны, имея меньше параметров и лучшую интерпретируемость по сравнению со стандартными глубокими сетями.