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摘要

文章批评当前的神经网络理论缺少一个控制方程，认为在学习、推理和收敛在数学上统一之前，AGI仍然是一种外推而非一个适定的科学对象。

该论文（《神经网络数学》，一套80页的数学讲义）为前馈网络提供了全局输入-输出表达式，但并未给出全局神经网络方程。 当我们仍然没有神经网络本身的控制方程时，如何能自信地谈论AGI或《神经网络数学》？层组合不是控制方程，损失最小化也不是。 直到学习、推理、边界条件、迭代和收敛在数学上统一，AGI更是一种基于观察能力的外推，而非一个适定的科学对象。
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缓存时间: 2026/06/28 08:04

这篇论文（《神经网络数学》，一套80页的数学讲义）为前馈网络提供了全局的输入–输出表达式，但并未给出全局的神经网络方程。

当我们仍然没有神经网络自身的统御方程时，如何能自信地谈论AGI或《神经网络数学》？层组成不是统御方程，损失最小化也不是。

除非学习、推理、边界条件、迭代和收敛在数学上统一，AGI仍更像是基于观察能力的推断，而非一个适定的科学对象。

神经网络数学（研究生课程讲义）

来源：https://arxiv.org/abs/2403.04807 文献工具

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