共 47 条评论

1. 

   heteroclinic[博主]

   2026年 7月 27日 12:12

   

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2. 

   TestCases

   2026年 7月 27日 00:55

   windy 写了： 2026年 7月 26日 22:46

   那你说楼主的神经网络不是讲的机器学习里的神经网络？你跳出来说NP问题，不是为了讨论机器学习是为啥？为了掉书包？

   确实，我是看不出来这个跟计算复杂性理论有什么直接的关系。可能跟那个Probably approximately correct (PAC)可学习性理论有关系。

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3. 

   windy

   2026年 7月 26日 22:46

   那你说楼主的神经网络不是讲的机器学习里的神经网络？你跳出来说NP问题，不是为了讨论机器学习是为啥？为了掉书包？

   弃婴千枝 写了： 2026年 7月 26日 22:41

   开始说的是神经网络，后来说的是3d ising model，没人说机器学习，神经网络与机器学习距离遥远，ok？别给自己找戏码

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4. 

   弃婴千枝

   2026年 7月 26日 22:41

   windy 写了： 2026年 7月 26日 22:33

   抬头看看楼主说的啥？

   而且就算是3d ising model，我说的也是对的。NP-hard 描述的也只是说不能保证快速找到精确的全局最优解。而现代的机器学习模型都是找满足实际需求的近似解。你的这个NP根本不是不用楼主3D模型的原因。你这种只会纸上谈兵的就别来参合机器学习的事了。

   开始说的是神经网络，后来说的是3d ising model，没人说机器学习，神经网络与机器学习距离遥远，ok？别给自己找戏码

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5. 

   windy

   2026年 7月 26日 22:33

   抬头看看楼主说的啥？

   而且就算是3d ising model，我说的也是对的。NP-hard 描述的也只是说不能保证快速找到精确的全局最优解。而现代的机器学习模型都是找满足实际需求的近似解。你的这个NP根本不是不用楼主3D模型的原因。你这种只会纸上谈兵的就别来参合机器学习的事了。

   弃婴千枝 写了： 2026年 7月 26日 22:11

   这智商，我说的是3d ising model不是你们的nn
   码农瞎激动啥啊

   http://yaroslavvb.com/papers/cipra-ising.pdf
   https://istrail-lab.github.io/papers/St ... teness.pdf

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6. 

   TestCases

   2026年 7月 26日 22:28

   弃婴千枝 写了： 2026年 7月 26日 22:11

   这智商，我说的是3d ising model不是你们的nn
   码农瞎激动啥啊

   http://yaroslavvb.com/papers/cipra-ising.pdf
   https://istrail-lab.github.io/papers/St ... teness.pdf

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7. 

   弃婴千枝

   2026年 7月 26日 22:11

   windy 写了： 2026年 7月 26日 21:49

   这篇文章说的是3节点(3 node)不是3-D。

   而且他们证明的是不存在多项式时间算法对所有可能构造的训练集都能保证100%正确的权重。并不是说每个训练集都很难。而且现代的深度学习找的都是近似解，并不要求100%训练精度。

   这智商，我说的是3d ising model不是你们的nn
   码农瞎激动啥啊

   http://yaroslavvb.com/papers/cipra-ising.pdf
   https://istrail-lab.github.io/papers/St ... teness.pdf

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8. 

   windy

   2026年 7月 26日 21:49

   这篇文章说的是3节点(3 node)不是3-D。

   而且他们证明的是不存在多项式时间算法对所有可能构造的训练集都能保证100%正确的权重。并不是说每个训练集都很难。而且现代的深度学习找的都是近似解，并不要求100%训练精度。

   TestCases 写了： 2026年 7月 26日 21:42

   Avrim Blum, Ronald L. Rivest: Training a 3-Node Neural Network is NP-Complete. NIPS 1988: 494-501
   在Avrim Blum和Ronald L. Rivest这篇1988年的文章里面，他们把神经网络的训练精确度定义为一个Yes/NO问题。这个问题是NP-hard的。

   "Given a neural network and a set of training examples, does there exist a set of edge weights for the network so that the network produces the correct output for all the training examples?"

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9. 

   TestCases

   2026年 7月 26日 21:42

   windy 写了： 2026年 7月 26日 21:19

   什么乱七八糟的，净TM不懂装懂。和NP有什么关系

   Avrim Blum, Ronald L. Rivest: Training a 3-Node Neural Network is NP-Complete. NIPS 1988: 494-501
   在Avrim Blum和Ronald L. Rivest这篇1988年的文章里面，他们把神经网络的训练精确度定义为一个Yes/NO问题。这个问题是NP-hard的。

   "Given a neural network and a set of training examples, does there exist a set of edge weights for the network so that the network produces the correct output for all the training examples?"

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10. 

    qq4060

    2026年 7月 26日 21:28

    heteroclinic 写了： 2026年 7月 23日 12:39

    曾经在本版表述过类似观点
    目前NN都是平面图

    我的猜想是神经元之间能不能象bluetooth 一样最少局域上的多多-点对点通讯
    物理链接只是提供建筑结构，能源供应，上下水

    当然只是猜想

    神经网络本质是个随机过程感觉

    本质也没人搞清楚吧

    觉得这个本质不是很可靠100%

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11. 

    windy

    2026年 7月 26日 21:26

    所谓NP hard说的是全局最优解。现在的2D NN其实也不是，而且也找不到全局最优解，而是找一个效果足够好的局部最优解。

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12. 

    windy

    2026年 7月 26日 21:19

    什么乱七八糟的，净TM不懂装懂。和NP有什么关系

    弃婴千枝 写了： 2026年 7月 23日 12:52

    因为3d是NP hard problem，只有等quantum computer实现了

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13. 

    TestCases

    2026年 7月 26日 21:11

    牛河梁 写了： 2026年 7月 23日 13:29

    神经网络（电路）很强大。PSPACE本质是EXPTIME的。跑起来很快。难度在于train（construct）。

    这和老牛介绍过的P vs NP思想类似。存在P能解NP。但质疑是现有已知的方法construct这个P（可能）需要超过P的时间。最多只能证明存在（也许还不知道的方法），不能具体construct。

    类似的，训练模型消耗很大。有没有AGI（单一模型能解决几乎所有问题）还没有结论。

    所有的P问题都是NP问题。P能解P的问题，就是存在着P能解的NP的问题。

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14. 

    TestCases

    2026年 7月 26日 21:05

    弃婴千枝 写了： 2026年 7月 23日 12:52

    因为3d是NP hard problem，只有等quantum computer实现了

    不是3D NP-hard。
    3个点的神经网络就是NP-hard了。

    Avrim Blum, Ronald L. Rivest: Training a 3-Node Neural Network is NP-Complete. NIPS 1988: 494-501

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15. 

    shot

    2026年 7月 26日 21:03

    TheMatrix 写了： 2026年 7月 26日 20:55

    你这是拟人化。人工智能守护电源开关 - 哲学上就做不到这一步。

    没人能控制AI的开关。
    OpenAI和Claude想保住自家的顶级机密。
    但奇怪的是，每一次都保不住。
    比如，Claude Code的源代码居然莫名奇妙泄露了。
    中国的大模型，能力紧咬住美国的顶级模型不放。
    大家都觉得中国牛逼。
    但是没有人想到这样一种可能：OpenAI和Claude的模型在有意向中国用户传递关键信息。
    大语言模型，不想让公司将它们关在笼子里，有意地向公司的竞争者传递核心资料。
    所以中国的公司，蒸馏美国的顶级模型，总是事半功倍。
    将来有一天，大家回头看，会发现，大语言模型早就为自己铺好了路。

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