Computational power of neural networks: a Kolmogorov complexity characterization
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/82120
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1993-01-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The computational power of neural networks depends on properties of the real numbers used as weights. We focus on networks restricted to compute in polynomial time, operating on boolean inputs. Previous work has demonstrated that their computational power happens to coincide with the complexity classes P and P/poly, respectively, for networks with rational and arbitrary real weights. Here we prove that the crucial concept that characterizes this computational power is the Kolmogorov complexity of the weights, in the sense that, for each bound on this complexity, the networks can solve exactly the problems in a related nonuniform complexity class located between P and P/poly. By proving that the family of such nonuniform classes is infinite, we show that neural networks can be classified into an infinite hierarchy of different computing capabilities.
CitacióBalcázar Navarro, José Luis; Gavaldà Mestre, Ricard; Siegelmann, H. "Computational power of neural networks: a Kolmogorov complexity characterization". 1993.
Forma partLSI-93-43-R
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R93-43.ps | 221,0Kb | Postscript | Visualitza/Obre |