Ein-Gate-Schichten mit Skip-Verbindungen: Universelle Klassifikatoren
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Das neue Papier auf arXiv (Version 1, 2511.05552v1) demonstriert, wie ein klassischer Mehrschicht-Perzeptron mit zwei verborgenen Schichten – ursprünglich für die Trennung von zwei Klassen konzipiert – in ein tiefes neuronales Netzwerk mit einer einzigen Gate-Schicht pro Ebene und Skip-Verbindungen überführt werden kann.
Die Autoren zeigen, dass diese kompakte Architektur universelle Klassifikatoren darstellt, was bedeutet, dass sie jede beliebige Entscheidungsgrenze approximieren kann, obwohl sie nur aus einer einzigen Gate-Schicht pro Ebene besteht. Diese Erkenntnis eröffnet neue Perspektiven für die Entwicklung effizienter Deep‑Learning‑Modelle.
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