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神经网络在各个领域都取得了令人瞩目的成功，这引出了一个问题：最佳人工智能系统和人类智能的有效性背后隐藏着哪些基本原则。这种观点认为，组合稀疏性，即组合函数具有“少数”组成函数的特性，每个函数仅依赖于一小部分输入，是成功学习架构背后的关键原则。令人惊讶的是，所有高效图灵可计算的函数都具有组合稀疏表示。此外，同样稀疏的深度网络可以利用这一一般特性来避免“维数灾难”。这个框架对机器学习在数学中可能发挥的作用提出了有趣的启示。
可学习函数的组合稀疏性
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