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峰值神经网络中先前的算法工作与流算法有许多相似之处。但是，这两个空间有限模型之间的连接尚未正式解决。我们采取了第一个步骤来理解这种联系。在上边界，我们根据已知的流媒体算法设计神经算法，用于基本任务，包括不同的元素，近似中位数和重型击球手。我们溶液中神经元的数量几乎与相应的流算法的空间界限匹配。作为一种一般算法原始的原始算法，我们展示了如何在尖峰神经网络中实现有效的线性素描的重要流技术。在下边界，我们给出了通用的还原，表明可以通过空间良好的流媒体算法模拟任何有效的尖峰神经网络。这种还原使我们能够将流空间的下限转换为几乎匹配的神经空间下限，从而在两个模型之间建立了密切的连接。
通过流算法的镜头尖峰神经网络
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