I denna anmärkning visar vi att exponentiellt djup tro nätverk kan approximera all distribution över binära vektorer till godtycklig noggrannhet, även när bredden på varje lager är begränsad till dimensionaliteten av data. Vi visar också att sådana nätverk kan bli girigt lärda på ett enkelt men ändå opraktiskt sätt.
Sutskever och Hinton REF visade att djupa trosnätverk vars dolda lager har samma dimension som ingångsutrymmet kan approximera alla funktioner över binära vektorer.
Deep, Narrow Sigmoid Belief Networks Are Universal Approximators
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}