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Eine neue Veröffentlichung auf arXiv liefert exakte analytische Formeln für die Unsicherheitsweitergabe in trainierten Multi‑Layer‑Perzeptronen (MLPs) mit einer einzigen versteckten Schicht und ReLU‑Aktivierungsfunktionen. Die Autoren zeigen, wie man die Erwartungswerte und Varianzen der Netzwerkausgabe berechnet, wenn die Eingabe einer mehrdimensionalen Gaußverteilung folgt.

Im vergangenen Jahr hat sich das Konzept des argmin – der Argumentwert, bei dem eine Funktion ihr Minimum erreicht – erneut als unverzichtbares Werkzeug in der Optimierung etabliert. Durch die zunehmende Komplexität von Machine‑Learning‑Modellen und die steigende Nachfrage nach effizienten Algorithmen wurden neue Ansätze entwickelt, die die Berechnung des argmin beschleunigen und gleichzeitig die Genauigkeit erhöhen.