本文对算子学习理论的最新进展进行了调查，重点关注收敛速度和统计极限。文章考察了经验风险最小化的误差界限，特别是关于全纯算子和神经网络逼近。该调查还从极小极大（minimax）角度探讨了基于样本量的基本性能限制，考虑了全纯性以外的各种正则性概念。最后，文章讨论了这些观点之间的关系，并确定了该领域的相关未解问题。 AI
影响 为理解算子学习中神经网络逼近的性能和局限性提供了理论基础。
排序理由 该条目是一篇在arXiv上发表的综述论文，详细介绍了数学和机器学习特定领域的理论进展。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
