重要な問題をきちんと解決するノードが非常に少ないニューラルネットワークはありますか？

非常に少数のノードを使用する（20ノードはハードリミットではない）重要な問題を解決する（> = 80％の精度で）ニューラルネットワークが存在するかどうかを知りたいです。ニューラルネットワークのサイズに関する直感を開発したいと思います。

些細なことは明確に定義されていないため、この質問に適切に答えることが不可能であっても（おそらく、著者が後でこの質問を編集して、より明確に指定します）、この機会に私にとって興味深いと思われるこの論文を指摘します

イジング臨界を学ぶための最小のニューラルネットワーク

あなたが一般的な考え方持ってと仮定すると、イジングモデル Iは、データ駆動型の観点から、臨界温度を特定の問題があると考えることができると思う非自明な著者がNNから渡すと、このタスクを解決するために関連するパフォーマンスを改善しているか、紙のショーこのホワイトペーパーで実行されている100個の非表示ニューロン、2017年から2つの非表示ニューロンまでの問題の機械学習フェーズ

ちょうど私のセント：

• ニューロンを減らすことは、良好なパフォーマンスを維持しながら、悪名高いほどあいまいであり、その複雑さがニューロンの数とともに（指数関数的に）増大する神経処理の解釈の観点から役立つはずです。