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通用逼近理论：神经网络并行性的基础
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于通用逼近定理的深度学习并行化策略，设计了一个名为Para-Former的并行网络，有效地加快了多层网络的推理速度。
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关键要点
- 当前深度学习模型序列化，增加层次会导致训练和推理时间的增加。
- 本文提出了一种基于通用逼近定理（UAT）的深度学习并行化策略。
- 设计了一个名为Para-Former的并行网络来验证理论。
- Para-Former的推理时间不会随着层次数增加而增加。
- 该策略显著加快了多层网络的推理速度。
- 实验结果证实了该网络的有效性。
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