09:47
arXiv cs.LG@Valentin Abadie, Clemens Hutter, Helmut Bölcskei
推荐理由：这篇论文很硬核：用一个固定 RNN 就能逼近任意连续函数，运行越长越准，像图灵机一样。
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6月19日
09:47
本文证明：对于 [-1,1] 上的任意连续函数，存在一个固定的 ReLU RNN（隐层维度固定、权重固定），通过延长运行时间即可实现一致逼近。核心创新在于引入中间模型 TMNU（Turing machine with neural units），它保留了实现多项式逼近方案的算法自由度，同时能被隐维度和权重大小有明确上界的 RNN 模拟。得到的收敛速率与底层多项式逼近率对应。本文还给出了极小极大下界，证明运行时间是该固定网络逼近范式中不可避免的资源。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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6月5日
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arXiv cs.AI@Akarsh Kumar, Phillip Isola
精选
推荐理由：SMT解决了RNN训练中并行性差和长程依赖难学的问题，做序列建模或时间序列分析的开发者可以直接用这个方法替代BPTT，训练效率会大幅提升。