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超几何神经网络表示潜在树结构的容量界限

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文研究了深度双曲神经网络（HNNs）的表示容量，证明了HNNs能够将任何有限加权树嵌入到带有给定曲率的双曲空间中。与ReLU多层感知器（MLP）相比，HNN的网络复杂性与表示保真度/失真率无关。

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标签

ReLU多层感知器 加权树嵌入 双曲空间 深度双曲神经网络 神经网络 表示容量
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