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解释神经进化的一个挑战是各种不同计算架构的形式等价性。众所周知的结果表明，各种架构，包括具有单个隐藏层和非线性激活函数的神经网络，都可以成为通用函数逼近器（Hornik 等人，1989 年）。为什么要改变？答案肯定涉及大脑运作所需的资源（包括时间、空间和能量）的激烈竞争（Sterling and Laughlin，2015 年）。我认为，这种解释最终是一种抽象的资源解释（Klein，2018 年），与机械部件的解释不同但相互补充。资源解释在计算机科学中发挥着重要作用，而神经科学哲学家往往低估了这一点。作为一个案例研究，我展示了当增加的复杂性允许更有效地利用现有资源时，神经网络中递归的发展如何受到青睐。虽然资源竞争推动了变化本身，但循环的发展却改变了可进化的格局。由此产生的框架提出了一种主要神经转变发生的机制，并说明了为什么转变边界两侧的生物可能具有非常相似的认知能力，但进化新能力的潜力却截然不同。
通过资源限制解释神经转换
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