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。

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。

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。