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Learning low-degree quantum objects
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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
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Koopman operators with intrinsic observables in rigged reproducing kernel Hilbert spaces
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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