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exponential time hypothesis

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  1. TOOL · CL_235642 ·

    新arXiv论文分析神经网络验证的复杂度

    一篇新发表在arXiv上的论文探讨了神经网络验证的参数化计算复杂度。研究人员证明，对于具有$\ell$层和ReLU激活函数的神经网络，当以输入维度$d$为参数时，确定其正性和满射性等性质是W[$\ell-1$]-难的。这一发现解决了悬而未决的问题，并对计算几何、控制理论和机器人学中的问题（如区域图非包含性）产生了影响。研究还表明，对于常数$d$，近似这些网络中的Lipschitz常数和其他性质是NP-难和W[$\ell-1$]-难的；…