昼夜逆転中

なので眠いです。

ニューラルネットワークでは、解空間の分割は平面で起きるので、凸多角形にしか出来ないのか? と聞いたら、それは、中間層で対処して、凸多角形の和になるなんていう話らしい。でも、それじゃぁ、凸多角形の順列組合せの分の自由度が中間層に現れてしまう。つまり、探索空間の大きさが単純に順列組合せの分だけ大きくなってしまうような気がする。中間層を増やせば増やす程、解空間の近似良くなるのだが、収束は遅くなる。って言われてますが、組合せ理論的に大きくなるのは、まずいだろ? (でも、このあたりを研究している人は、それを減らすような方向には向かないものらしい...)