Myrisiotis 论文证明 ReLU 网络深度下界可被有限计算见证
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Myrisiotis 论文证明 ReLU 网络深度下界可被有限计算见证
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AI 综述
2026 年 10 月 30 日，Dimitrios Myrisiotis 在 arXiv 的机器学习领域发布了一篇题为《A Witnessing Duality for ReLU Network Depth》的论文。 该研究针对 ReLU 网络求最大值函数时的深度下界问题，证明了弱算术理论 VTC⁰ 可见证该界。 研究指出，在固定参数 q 与深度上界 K 的条件下，若网络输入数 n 大于 q^K，该理论能够构造一个多项式长度的反例，使得网络出错。
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最新进展10月30日 12:00
证明 ReLU 网络深度下界可被有限计算见证的双向机制报道时间线
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10月30日
- arXiv · ML证明 ReLU 网络深度下界可被有限计算见证的双向机制
针对 ReLU 网络求最大值函数时的深度下界，证明了弱算术理论 VTC⁰ 可见证该界：在固定参数 q 与深度上界 K 下，若网络输入数 n > q^K，理论能构造一个多项式长度的反例使网络出错。
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