English(EN) A Bregman Proximal Viewpoint on Neural Operators

新的Bregman视角推动神经算子研究

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员通过将神经算子的层操作视为Banach函数空间内Bregman正则化优化问题的解，引入了一种新的神经算子视角。这种方法可以将激活算子解释为Bregman近邻算子。该框架不仅包含了现有的神经算子，还提出了一种新颖的变体——Bregman神经算子，它包含了逆激活算子，并与标准神经算子的表达能力相匹配。实验表明，这种傅里叶神经算子的Bregman变体可以增强更深层、更精确模型的训练。 AI

影响引入了一种新颖的神经算子理论框架，可能带来更精确、更深层的模型训练。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Abdel-Rahim Mezidi, Jordan Patracone, Saverio Salzo, Amaury Habrard, Massimiliano Pontil, Remi Emonet, Marc Sebban · 2026-10-15 04:00

神经算子中的布雷格曼近邻视角

arXiv:2610.20120v1 Announce Type: new Abstract: We present several advances on neural operators by viewing the action of operator layers as the minimizers of Bregman regularized optimization problems over Banach function spaces. The proposed framework allows interpreting the acti…

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