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RESEARCH · CL_160882 · Jul 23 · 00:44

新研究推进神经网络训练可处理性前沿

研究人员发表了一篇新论文，详细介绍了在理解神经网络训练的计算复杂性方面取得的进展。该研究为具有线性激活函数和ReLU激活函数的网络的训练引入了新的算法上限，拓展了可处理性的边界。具体而言，它确立了具有隐藏神经元出度为1的ReLU网络的（多项式时间）可处理性，并基于数据吞吐量条件识别了一类新的多项式时间可解的线性激活网络。