「math.FA」カテゴリーアーカイブ

Kolmogorov-Arnold Networks: Approximation and Learning Guarantees for Functions and their Derivatives

投稿日: 2025年4月22日 作成者: jarxiv

要約 Kolmogorov-Arnoldの重ね合わせ定理に触発されたKolmog … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, cs.NE, math.FA, math.NA, stat.ML | コメントする

Gaussian Differentially Private Human Faces Under a Face Radial Curve Representation

投稿日: 2025年4月16日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、ガウス差別的にプライベートな（GDP）3D人間の顔を解放する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.CV, cs.LG, math.FA, math.ST, stat.TH | コメントする

Smoothed Distance Kernels for MMDs and Applications in Wasserstein Gradient Flows

投稿日: 2025年4月11日 作成者: jarxiv

要約 負の距離カーネル$ k（x、y）：= – \ | x -y \ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, math.PR, stat.ML | Smoothed Distance Kernels for MMDs and Applications in Wasserstein Gradient Flows はコメントを受け付けていません

Adversarial KA

投稿日: 2025年4月8日 作成者: jarxiv

要約 コルモゴロフとアーノルド（KA）の表現定理については、{\ guillem … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, math.FA | Adversarial KA はコメントを受け付けていません

Decomposition of one-layer neural networks via the infinite sum of reproducing kernel Banach spaces

投稿日: 2025年4月2日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、RKBSSの特性評価定理を使用してRKBSの合計を定義し、R … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, math.FA | Decomposition of one-layer neural networks via the infinite sum of reproducing kernel Banach spaces はコメントを受け付けていません

Langevin Monte-Carlo Provably Learns Depth Two Neural Nets at Any Size and Data

投稿日: 2025年3月21日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、Langevin Monte-Carloアルゴリズムがあらゆ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, math.PR | Langevin Monte-Carlo Provably Learns Depth Two Neural Nets at Any Size and Data はコメントを受け付けていません

Rough kernel hedging

投稿日: 2025年2月6日 作成者: jarxiv

要約 オペレータ値のカーネルと未回復の署名カーネルの機能分析フレームワークに基づ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, stat.ML | Rough kernel hedging はコメントを受け付けていません

Rough kernel hedging

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 演算子値カーネルと切り捨てられていない署名カーネルの機能分析フレームワーク … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, stat.ML | Rough kernel hedging はコメントを受け付けていません

Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples

投稿日: 2025年1月3日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、二次損失関数の最適解を近似することを目的として、一般的なヒル … 続きを読む →

カテゴリー: 60J20, 62L20, 68Q32, 68T05, cs.LG, math.FA, stat.ML | Upper Bounds for Learning in Reproducing Kernel Hilbert Spaces for Non IID Samples はコメントを受け付けていません

Non-asymptotic spectral bounds on the $\varepsilon$-entropy of kernel classes

投稿日: 2024年12月31日 作成者: jarxiv

要約 $K: \boldsymbol{\Omega}\times \boldsy … 続きを読む →

カテゴリー: 41A46, 46E22, 47B06, 68Q32, cs.LG, math.FA, stat.ML | Non-asymptotic spectral bounds on the $\varepsilon$-entropy of kernel classes はコメントを受け付けていません