「math.FA」カテゴリーアーカイブ

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 →

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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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Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space

投稿日: 2024年5月1日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 28A33, 33F05, 46E36, 49Q22, 68T07, cs.LG, math.FA, math.OC | Approximation Theory, Computing, and Deep Learning on the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません

Finite-dimensional approximations of push-forwards on locally analytic functionals and truncation of least-squares polynomials

投稿日: 2024年4月17日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 30H20, 32E30, 37C30, 37M99, 41A10, 65D99, 65P99, cs.LG, cs.NA, math.CV, math.DS, math.FA, math.NA | Finite-dimensional approximations of push-forwards on locally analytic functionals and truncation of least-squares polynomials はコメントを受け付けていません

Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: cs.LG, math.FA, math.OC, math.PR, stat.ML | Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space はコメントを受け付けていません

Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces

投稿日: 2024年3月15日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 37M10, 47A10, 47B33, 65F99, 65P99, cs.LG, math.DS, math.FA, math.SP, stat.ML | Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces はコメントを受け付けていません

Neural reproducing kernel Banach spaces and representer theorems for deep networks

投稿日: 2024年3月14日 作成者: jarxiv

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 →

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