论文证明两层ReLU网络最小神经元数计算为NP难

Sangrock Lee 发表论文，证明在 L^p(R^d,R^m) 逼近约束下，精确计算两层隐藏层 ReLU 网络逼近目标函数所需的最少隐藏神经元数是 NP-hard，该结论对任意固定 d≥1、m≥1 和 1≤p<∞ 均成立。 这意味着不存在已知的高效算法能一般性地求出这一最小神经元数，该问题在计算复杂度上属于难解问题。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。