English(EN) The Complexity of ReLU Network Synthesis from a Parameter Multiset

新研究探讨ReLU网络合成的复杂性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-02 23:37

研究人员研究了当参数值预先给出时合成ReLU网络的计算复杂性。该研究探讨了使用给定参数集和神经元数量限制来构建ReLU网络的难度。研究结果表明，诸如精确匹配两个标记示例之类的问题是NP完全的，即使对于少量神经元，在每个输入上与布尔电路匹配也是Σ₂ᴾ完全的。近似ReLU网络和确定预期平方损失也带来了重大的计算挑战，其复杂性分别达到了DP完全和NPᴾᴾ完全。 AI

影响这项研究深入探讨了神经网络构建的理论基础，可能为未来的算法设计和优化策略提供信息。

排序理由该集群包含一篇研究论文，详细介绍了与神经网络合成相关的理论计算复杂性发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) · 2026-11-02 23:37

从参数多重集合成ReLU网络的复杂性

We ask how hard it is to build a ReLU network when its parameter values are given in advance. An instance supplies an appropriate encoding of a target behavior, a multiset of rational numbers, and a bound on the number of neurons (output included). The question is whether one can…

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从参数多重集合成ReLU网络的复杂性

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