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具有通用激活函数的宽隐藏层树状神经网络的精确容量
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过研究深度双曲神经网络（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。与欧几里得空间的嵌入相比，HNN的网络复杂性较低。
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关键要点
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通过 ReLU 激活函数研究深度双曲神经网络（HNNs）的表示容量。
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HNNs 能够将任何有限加权树以 ε-等度量嵌入到至少二维的双曲空间中。
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HNN 的网络复杂性较低，且与表示保真度/失真率无关。
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与欧几里得空间的嵌入相比，HNN 的实现复杂性更优。
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在嵌入具有 $L>2^d$ 个叶子的树到 $d$ 维欧几里得空间时，ReLU 多层感知器（MLP）必须施加的失真下界为 Ω(L^{1/d})。
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