신경망의 튜링 완전성에 대한 실질적인 증거는 무엇입니까? 어떤 nns가 코드/알고리즘을 실행할 수 있습니까?

Question

신경망의 계산력에 관심이 있습니다. 재발 성 신경망은 튜링이 완료되었다고 일반적으로 인정됩니다. 이제 저는 이것을 증명하는 몇 가지 논문을 찾고있었습니다.

나는 지금까지 무엇을 발견 :

• 신경망, 하바 T. Siegelmann와 에두아르도 D. 손탁와

  튜링의 계산 가능성, 1991

  나는이 이론적 인 관점에서만 흥미 생각 그것은 무한 정확성의 뉴런 활동을 필요로하기 때문에 (어떤 식 으로든 상태를 합리적인 숫자로 인코딩하기 위해서).

• S. 프랭클린 M. 가르 존, 신경 계산 가능성

  이 신경 세포의 무제한의 수를 필요로하고 또한 정말 훨씬 실용적하지 않는 것 같습니다.

(예 : 이론적 결과와 실천 사이 이런 종류의 문제를 지적하고 그 another question of mine 시도를합니다.)

을 정말 약간의 코드를 실행할 수있는 신경망을 위해 주로 찾고 있어요있는 내가 할 수있는 실제로 시뮬레이션하고 테스트하십시오. 물론 실제로는 제한된 메모리를 사용합니다.

누구나 알고 있나요?

Answer 1

아마도이 신문이 있을까요? http://lipas.uwasa.fi/stes/step96/step96/hyotyniemi1/

Answer 2

주제는 약간 떨어져 있지만 검색에 유용 할 수 있습니다 (이는 석사/박사 학위 논문처럼 들릴 수 있음). 분류, 세분화 등과 같은 학습 알고리즘을 사용한 경험으로 베이지안 학습은 강력한 수학적 기반 덕분에 모든 형태의 신경망, 유전자 알고리즘 및 기타 멋지게 울리는 알고리즘보다 우수합니다.

내 책의 수학 기초는 특수 기법보다 우수한 기술을 만듭니다. 예를 들어, 베이지안 네트워크의 결과는 수학적으로 확률로 해석 될 수 있습니다 (원하는 경우 p 값 포함). 반면 신경망은 종종 추측입니다. 불행하게도, 베이 즈 통계는 논리적으로 더 유용하고 잘 설립되었지만 "신경망"만큼 섹시하지 않습니다.

저는 학업 환경에서 공식적으로 누군가를보고 싶어합니다.