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迭代窄网络:凸输入空间上宽度 4 的图灵完备性与验证的复杂性
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AI 综述
该预印本讨论宽度为 4 的 ReLU 网络在迭代使用时的计算能力与验证问题。作者报告,这类网络可精确模拟任意图灵机,因此在迭代次数无界时,其可达性问题不可判定。需要说明的是,这是计算模型层面的理论结果,尚未经同行评审,也不涉及具体生物神经网络或人类认知。
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最新进展11月3日 13:00
新预印本报告宽度 4 的 ReLU 网络迭代可模拟任意图灵机,无界时可达性不可判定。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · Neural and Evolutionary Computing迭代窄网络:凸输入空间上宽度 4 的图灵完备性与验证的复杂性
宽度 4 的 ReLU 网络迭代可精确模拟任意图灵机,使可达性问题在无界时不可判定。
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