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Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space
要約 有限サンプルから無限次元空間の関数を近似するという課題は、手ごわいものとし … 続きを読む
Finite-dimensional approximations of push-forwards on locally analytic functionals and truncation of least-squares polynomials
要約 この論文では、有限離散データから解析マップを調査するための理論的枠組みを紹 … 続きを読む
Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space
要約 ニューラル ネットワーク (NN) によって探索される関数空間を特徴付ける … 続きを読む
Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces
要約 この論文は、再現カーネル ヒルベルト空間 (RKHS) とそのスペクトル上 … 続きを読む
Neural reproducing kernel Banach spaces and representer theorems for deep networks
要約 ニューラル ネットワークによって定義される関数空間を研究することは、対応す … 続きを読む
Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach Spaces
要約 学習ソリューションのスパース性は、機械学習において望ましい機能です。 特定 … 続きを読む
Universality of almost periodicity in bounded discrete time series
要約 任意の有界離散時系列を考える。その統計的特徴から、フーリエ変換を用いること … 続きを読む
Global universal approximation of functional input maps on weighted spaces
要約 我々は、無限次元の可能性のある加重空間で定義され、無限次元の可能性のある出 … 続きを読む
Prompting a Pretrained Transformer Can Be a Universal Approximator
要約 変圧器モデルのプロンプト、プロンプト チューニング、プレフィックス チュー … 続きを読む