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English(EN) Binary Quantized Neural Network Training Is W[1]-Hard Parameterized by Input and Output Dimensions

二值量化神经网络训练被证明是 W[1]-难的

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员已经证明，在输入和输出维度参数化下，训练二值量化神经网络是 W[1]-难的。这一发现表明，与之前的假设相反，该问题不允许基于这些维度本身的固定参数可处理算法。这种困难源于一种单翻转路由等价性，即精确拟合数据变得与不相交路径路由一样困难，这限制了单个神经元在局部可以做什么，但不能限制它们必须如何全局共享资源。 AI

影响 确立了量化神经网络训练的理论极限，影响了AI研究中的算法设计和复杂度分析。

排序理由 详细介绍神经网络训练复杂性的理论计算机科学结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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二值量化神经网络训练被证明是 W[1]-难的

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Tao Jiang, Minbo Gao, Shaowei Cai ·

    二值化量化神经网络训练是关于输入和输出维度参数化的 W[1]-Hard 问题

    arXiv:2609.27932v2 Announce Type: replace Abstract: When the weights and biases of a neural network range over a fixed finite alphabet, training the network to fit a data set exactly becomes a finite combinatorial problem, and parameterized complexity asks which structural quanti…

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