Jan, 2023
人工神经网络逼近某些平滑有界函数类的必要深度,无须维数灾难
The necessity of depth for artificial neural networks to approximate certain classes of smooth and bounded functions without the curse of dimensionality
Lukas Gonon, Robin Graeber, Arnulf Jentzen
TL;DR本文研究了使用 ReLU 激活的浅层和深层人工神经网络的高维逼近能力,并且证明了使用深层 ReLU 人工神经网络可以解决简单逼近问题,而不能在多项式时间复杂度下使用浅层或不够深度的人工神经网络来解决。