浅层网络逼近混合Sobolev空间获新率
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浅层网络逼近混合Sobolev空间获新率
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AI 综述
Yuwen Li 和 Guozhi Zhang 发表论文，研究用 n 个神经元、一般激活函数的浅层神经网络对混合 Sobolev 空间做最优 L2 逼近，提出与激活函数无关的 Fourier-block 原理：若激活函数的单变量逼近阶为 ρ，则混合光滑度 α 的目标函数全局逼近率为 min{α,ρ}，至多差一个对数因子。
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最新进展10月8日 12:00
浅层神经网络在混合 Sobolev 空间中的逼近研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LG浅层神经网络在混合 Sobolev 空间中的逼近研究
研究用 n 个神经元、一般激活函数的浅层神经网络对混合 Sobolev 空间进行最优 L2 逼近，提出与激活函数无关的 Fourier-block 原理：若激活函数单变量逼近阶为 ρ，则混合光滑度 α 的目标函数全局逼近率为 min{α,ρ}（至多对数因子）。
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