「math.FA」カテゴリーアーカイブ

Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、スペクトル バロン空間の関数に対する重み付きソボレフ空間での … 続きを読む →

カテゴリー: 41A25, 41A30, 41A46, 46E35, 62M45, 68T05, cs.LG, math.FA, stat.ML | コメントする

Understanding Transfer Learning via Mean-field Analysis

投稿日: 2024年10月24日 作成者: jarxiv

要約 確率尺度空間上の微分積分のレンズを通して転移学習の一般化誤差を探索するため … 続きを読む →

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Understanding Transfer Learning via Mean-field Analysis

投稿日: 2024年10月23日 作成者: jarxiv

要約 確率尺度空間上の微分積分のレンズを通して転移学習の一般化誤差を探索するため … 続きを読む →

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A Lipschitz spaces view of infinitely wide shallow neural networks

投稿日: 2024年10月21日 作成者: jarxiv

要約 活性化関数の規則性と成長を考慮した無制限のパラメータ空間と双対性ペアリング … 続きを読む →

カテゴリー: 46B20, 46E27, 68T07, cs.LG, math.FA, stat.ML | A Lipschitz spaces view of infinitely wide shallow neural networks はコメントを受け付けていません

Controlled Learning of Pointwise Nonlinearities in Neural-Network-Like Architectures

投稿日: 2024年8月26日 作成者: jarxiv

要約 我々は、いくつかの傾き制約を受ける層状計算アーキテクチャにおける自由形式の … 続きを読む →

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Bridging Smoothness and Approximation: Theoretical Insights into Over-Smoothing in Graph Neural Networks

投稿日: 2024年8月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、グラフ上で定義された関数の近似理論を検討します。 私たちの研 … 続きを読む →

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Neural networks in non-metric spaces

投稿日: 2024年6月14日 作成者: jarxiv

要約 arXiv:2109.13512v4 で提案した無限次元ニューラル ネット … 続きを読む →

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Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow

投稿日: 2024年6月10日 作成者: jarxiv

要約 マラーのウェーブレット散乱変換などの特徴抽出器として使用される深層畳み込み … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 42C15, cs.CV, I.4.6, math.FA, secondary | Energy Propagation in Scattering Convolution Networks Can Be Arbitrarily Slow はコメントを受け付けていません

Noisy Data Visualization using Functional Data Analysis

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

要約 次元削減によるデータの視覚化は、探索的データ分析における重要なツールです。 … 続きを読む →

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Learning low-degree quantum objects

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 $\ell_2$- distance で $\varepsilon$-er … 続きを読む →

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