两层ReLU网络最小神经元数计算被证NP难
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两层ReLU网络最小神经元数计算被证NP难
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AI 综述
Sangrock Lee 发表论文，证明精确计算两层隐藏层 ReLU 网络所需最少隐藏神经元数是 NP-hard 问题。该结论适用于 L^p(R^d,R^m) 近似约束下任意固定 d≥1、m≥1、1≤p<∞ 的情形。 论文称，在所述条件下精确求出最优神经元数是 NP 难的，即不存在已知的高效精确算法。
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最新进展10月9日 12:00
两层隐藏层 ReLU 神经网络最小神经元数问题被证明为 NP-hard报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.LG两层隐藏层 ReLU 神经网络最小神经元数问题被证明为 NP-hard
论文证明，在 L^p(R^d,R^m) 近似约束下，对任意固定 d≥1、m≥1、1≤p<∞，精确计算两层隐藏层 ReLU 网络所需最少隐藏神经元数是 NP-hard 的。
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