突破性发现：深度网络Hessian矩阵求逆可在线性时间内完成

研究显示，深度网络海森矩阵的逆矩阵计算存在一种高效的线性时间算法。传统方法计算复杂度随层数呈立方级增长，极不实用，而新方法利用矩阵多项式结构实现了分解优化。该算法类似于在双重网络上运行反向传播，使得Hessian逆的应用变得非常高效。这一发现有望作为随机梯度下降的预条件子，解决深度学习优化中的长期难题，大幅提升模型训练速度和收敛性。