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  1. RESEARCH · CL_131254 ·

    贝叶斯神经网络：无限宽度匹配多项式宽度可学性

    研究人员发表了一篇论文，详细介绍了均值场贝叶斯神经网络的宽度鲁棒可学性定理。该研究表明，对于布尔立方体目标，无限宽度下的可学性等同于多项式宽度下的可学性，前提是约简熵有界多项式。这一发现表明，无限宽度极限通过有效子采样神经元同时保留学习到的函数，可以准确地描述学习过程，而不会引入虚假的泛化能力。