一篇新论文探讨了深度学习的理论基础，提出神经网络不仅应被视为函数逼近器，还应被视为计算模型。由 Anastasis Kratsios 撰写的这项研究表明，神经网络可以模拟复杂的数值算法，如牛顿法。该工作确立了神经网络的复杂性不仅受正则性影响，还受算法复杂性的影响，为各种函数类提供了通用逼近保证。 AI
影响 这项研究重塑了对神经网络能力的理解，可能影响未来的模型架构和理论分析。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍深度学习理论进展的学术论文。
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arXiv:2606.26705v1 Announce Type: cross Abstract: Feedforward neural network (NN) expressivity is typically studied by emulating optimal basis-expansion schemes. While powerful, this perspective is incomplete: it primarily captures complexity through regularity, and therefore doe…
Feedforward neural network (NN) expressivity is typically studied by emulating optimal basis-expansion schemes. While powerful, this perspective is incomplete: it primarily captures complexity through regularity, and therefore does not distinguish intuitively simple and complicat…