Deep learning 给定一个神经网络和一个问题大小N,2N,3N。。。网络的空间复杂性如何随问题的大小而扩展?
给定一个神经网络和一个问题大小N,2N,3N。。。一般来说,网络的空间复杂度(即参数的数量)如何随问题的大小而扩展?线性?多项式?指数Deep learning 给定一个神经网络和一个问题大小N,2N,3N。。。网络的空间复杂性如何随问题的大小而扩展?,deep-learning,neural-network,space-complexity,Deep Learning,Neural Network,Space Complexity,给定一个神经网络和一个问题大小N,2N,3N。。。一般来说,网络的空间复杂度(即参数的数量)如何随问题的大小而扩展?线性?多项式?指数 提前谢谢。我们需要更多细节。你的NN是什么?你有什么问题?你如何测量它的大小?例如,大多数NLP架构,无论是重复的还是基于注意力的,都是固定大小的wrt。长度或您的文档。然而,当你在向前传球时,它们会随着问题的发展而扩展。这是一个研究问题,不是一个编程问题,所以它是离题的。
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