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鼓励可再生投资：使用...
∗我特别感谢Ashley Langer，Hidehiko Ichimura，Ryan Kellogg，Derek Lemoine，Juan Pantano和Matthijs Wildenbeest的反馈，支持和指导。I would also like to thank Christian Cox, Price Fishback, Koichiro Ito, Yuki Ito, Stanley Reynolds, Eduardo Souza-Rodrigues, Evan Taylor, Tiemen Woutersen, Mo Xiao, and seminar participants at UArizona, UChicago, Michigan State, Osaka University, Arizona ENREE, MSU/UM EEE for many useful comments and建议。所有错误都是我自己的。†芝加哥大学哈里斯公共政策学院；和芝加哥大学的能源政策研究所。电子邮件：harakonan@uchicago.edu
立足过去，展望未来
一般成员 Frank E. Abboud，英特尔公司 Uwe FW Behringer，UBC Microelectronics Ingo Bork，西门子 EDA Tom Cecil，Synopsys 公司 Brian Cha，Entegris 韩国 Aki Fujimura，D2S 公司 Emily Gallagher，imec Jon Haines，美光科技公司 Koji Ichimura，大日本印刷株式会社 Bryan Kasprowicz，HOYA Romain J Lallement，IBM 研究 Khalid Makhamreh，应用材料公司 Kent Nakagawa，Toppan Photomasks 公司 Patrick Naulleau，EUV Tech 公司 Jan Hendrik Peters，bmbg consult Steven Renwick，尼康 Douglas J. Resnick，佳能纳米技术公司 Thomas Scheruebl，卡尔蔡司 SMT GmbH Ray Shi，KLA 公司 Thomas Struck，英飞凌科技股份公司 Anthony Vacca，自动视觉检测 Andy Wall，HOYA Michael Watt， Shin-Etsu MicroSi Inc. Larry Zurbrick，是德科技公司
深度信念网络的定量通用近似范围
深度信念网络（DBN）是通过堆叠受限的Boltzmann机器（RBMS，（Smolensky，1986）获得的一类生成概率模型。有关RBMS和DBNS的简要介绍，我们将读者推荐给调查文章（Fischer＆Igel，2012; 2014; Mont´ufar，2016; Ghojogh等，2021）。Since their introduction, see (Hinton et al., 2006; Hinton & Salakhutdinov, 2006), DBNs have been successfully applied to a variety of prob- lems in the domains of natural language processing (Hin- ton, 2009; Jiang et al., 2018), bioinformatics (Wang & Zeng, 2013; Liang et al., 2014; Cao et al., 2016; Luo等，2019），财务市场（Shen等，2015）和计算机视觉（Abdel-Zaher＆Eldeib，2016; Kamada＆Ichimura，2016; 2019; Huang等，2019）。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。 近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。 作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。但是，我们对这些模型的理论理解是有限的。近似近似概率分布的能力（通常称为通用近似属性）仍然是具有实值可见单元的DBN的一个开放问题，更不用说对隐藏神经元数量的近似误差进行定量理解。作为两个实值概率密度函数之间接近度的量度，通常考虑L Q-距离或Kullback-Leibler差异。
集团成员的信心
Andreas Dzemski: andreas.dzemski@economics.gu.se Ryo Okui: okuiryo@e.u-tokyo.ac.jp We thank two anonymous referees, Otilia Boldea, Christoph Breunig, Le-Yu Chen, Elena Erosheva, Eric Gautier, Hidehiko Ichimura, Hiroaki Kaido, Hiroyuki Kasahara, Kengo Kato, Toru Kitagawa, Arthur Lew- bel, Artem Prokhorov, Adam Rosen, Myung Hwan Seo, Katsumi Shimotsu, Liangjun Su, Michael Vogt, Wendun Wang, Wuyi Wang, Martin Weidner, Yoon-Jae Whang, and seminar participants at the Centre for Panel Data Analysis约克大学，圣加伦，HKUST，SUFE，悉尼计量经济学阅读小组，Xiamen，Cuhk Cuhk计量经济学研讨会，中国科学院，亚洲计算学会，2017年亚洲计算学会，Stju，STJU，Stju，Stju，STJU，HAKODATE，SNU，SNU，Actemia，Accm syemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia sisemia，Esemia syter，Esemia，Esemia sytemia，Esemia sytem， 2017年，国际小组数据会议，Tsinghua，Fudan，Bonn，Hanyang，Lund，Exeter，Montreal，Montreal，Cambridge，小组数据研讨会Amster-Dam，Barcelona GSE夏季论坛和2021 Nanyang Conemontric Workshop，以获取有价值的评论。我们特别感谢一位匿名裁判，其评论导致在手稿的预先版本中纠正了错误。Sophie Li和Heejun Lee提供了出色的研究帮助。这项研究的一部分是在Okui在京都大学，Vrije Universiteit Amsterdam，Nyu Shanghai和Seoul国立大学的一部分完成的。这项工作得到了部门研究赠款（Kojima foun-dation）20023财年的支持Browaldhs Stiftelse Grant P19-0079。