নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির গণনার শক্তি?

Question

ধরা যাক আমাদের কাছে কে ইনপুট এবং একটি আউটপুট সহ একক-স্তর ফিড ফরোয়ার্ড নিউরাল নেটওয়ার্ক রয়েছে। এটা তোলে থেকে একটি ফাংশন গণনা , এটা যে এই অন্তত একই গণনীয় ক্ষমতা আছে দেখতে মোটামুটি সহজ একটা সি 0 । কেবল মজাদার জন্য, আমরা একটি একক স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক " এন ই ইউ আর এ এল " দ্বারা গণনাযোগ্য ফাংশনগুলির সেটটিকে কল করব ।$\lbrace 0,1\rbrace ^{n}\rightarrow\lbrace 0,1\rbrace$$AC^0$$Neural$

তবে এটি মনে হচ্ছে এটি কেবলমাত্র চেয়ে বেশি গণনার শক্তি থাকতে পারে।$AC^0$

সুতরাং ... হয় হয় অথবা এন ই তোমার দর্শন লগ করা r একটি ঠ = একটি সি 0 ? এছাড়াও এই জাতীয় জটিলতা ক্লাস আগে পড়াশোনা করা হয়েছে?$AC^0 \subseteq Neural$$Neural = AC^0$

Comments

পরিভাষা সম্পর্কিত একটি নোট - কতগুলি লুকানো স্তর রয়েছে তা গুরুত্বপূর্ণ তথ্য । এক আউটপুট সহ জিরো লুকানো স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক কেবল একটি রৈখিক প্রান্তিক কার্য হয় এবং ইনপুট / আউটপুট স্তর বিবেচনা করা হয় কিনা তার উপর নির্ভর করে প্রায়শই (বিভ্রান্তিমূলকভাবে) একটি স্তর বা দুটি স্তর নিউরাল নেটওয়ার্ক / পেরসেপট্রন নামে পরিচিত। এছাড়াও, এআই সাহিত্যে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সাধারণত সিগময়েড ফাংশনের ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করা হয় যার অর্থ ইনপুট / আউটপুটগুলি সত্যিকারের মূল্যবান। একটি লুকানো স্তর নেটওয়ার্ক সর্বজনীন আনুষঙ্গিক হিসাবে পরিচিত যে কোনও ক্রমাগত ফাংশন নির্বিচারে কাছাকাছি হতে পারে

— ইয়ারোস্লাভ বুলাটোভ

Answer 1

আমি খুঁজে পেতে পারি এমন কিছু রেফারেন্স রয়েছে: নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে সাধারণ-উদ্দেশ্যে গণনা: জটিলতা তাত্ত্বিক ফলাফলগুলির একটি সমীক্ষা, 2003 এবং গণনাক্রমসমূহ: বহুবর্ষের সময় এবং ধ্রুবক গভীরতার সার্কিট, 1993 ।

$d$$TC^0_d$$TC^0$

$TC^0$$ACC^0$$AC^0$$AC^0 \subset TC^0$

$d$

Comments

$TC^0$