
Das Trainieren vollständig verbundener zweischichtiger neuronaler Netze ist ∃R-vollständig, selbst wenn es nur zwei Eingabe- und zwei Ausgabeneuronen gibt, die Anzahl der Datenpunkte linear in der Anzahl der versteckten Neuronen ist, es nur 13 verschiedene Etiketten gibt, der Zielfehlerwert 0 ist und die ReLU-Aktivierungsfunktion verwendet wird.


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Trainieren vollständig verbundener neuronaler Netze ist ∃R-vollständig


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Flache ReLU-Neuronale Netze können schwach lineare Funktionen auf konvexen Polytop-Meshes repräsentieren, was eine Brücke zu Finite-Element-Funktionen schafft.


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Beziehung zwischen flachen ReLU-Neuronalen Netzen und Finite-Elementen



Erforschung der praktischen Anwendung von RTRL in realistischen Szenarien.


erforschung-des-versprechens-und-der-grenzen-des-echtzeit-rekurrenten-lernens


Erforschung des Versprechens und der Grenzen des Echtzeit-Rekurrenten Lernens
