Bregman近端视角下的神经算子框架
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Bregman近端视角下的神经算子框架
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AI 综述
研究者提出以 Bregman 正则化优化问题极小值的视角理解神经算子层，将激活算子解释为从对偶空间到原空间的 Bregman 近端算子。据该论文，这一框架可涵盖经典神经算子，并由此衍生出含逆激活算子的新变体 Bregman 神经算子，其表达能力与标准神经算子相同。 数值实验显示，Bregman 变体的 Fourier 神经算子在训练更深、更准确的模型上具有额外优势。该论文已被 ICML 2025 接收。
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最新进展10月15日 12:00
Bregman 近端视角下的神经算子：Bregman 神经算子与 Fourier 神经算子的新变体报道时间线
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10月15日
- arXiv：cs.LGBregman 近端视角下的神经算子：Bregman 神经算子与 Fourier 神经算子的新变体
研究者提出用 Bregman 正则化优化问题的极小值视角来理解神经算子层，将激活算子解释为从对偶空间到原空间的 Bregman 近端算子。该框架可涵盖经典神经算子，并衍生出包含逆激活算子的新变体 Bregman 神经算子，其表达能力与标准神经算子相同。数值实验表明，Bregman 变体的 Fourier 神经算子在训练更深、更准确的模型上具有额外优势。
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