研究人员开发了一种新的神经网络逼近方法，该方法提供了与逼近误差相关的显式参数界限。通过利用中国剩余定理作为一种构造性编码机制，他们可以构建具有确定参数-误差权衡的固定架构网络。这种方法为 Lipschitz 连续函数和 Hölder 光滑函数提供了定量的、非渐近的表征，弥补了先前工作中缺乏此类显式界限的不足。 AI
影响 这项研究通过提供相对于逼近误差的参数幅度的显式界限，可能带来更高效和可预测的神经网络设计。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍神经网络逼近新理论方法的学术论文。
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arXiv:2607.06781v1 Announce Type: new Abstract: In this work, we investigate the fixed-architecture neural network approximation with explicit parameter bounds and elementary activations. While prior work demonstrated super-expressive approximation using fixed-size networks, they…
In this work, we investigate the fixed-architecture neural network approximation with explicit parameter bounds and elementary activations. While prior work demonstrated super-expressive approximation using fixed-size networks, they lack quantitative and non-asymptotic characteri…