研究人员开发了一种构建两层ReLU网络显式积分表示的新方法,从而能够更简单地表示多元多项式。该方法产生了函数逼近的定量界限,表明误差与维度和次数无关。界限由单项式展开系数和所使用的特定分布决定。 AI
影响 为理解和逼近两层ReLU网络的函数引入了新的理论框架。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一种用于神经网络的新数学方法。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
研究人员开发了一种构建两层ReLU网络显式积分表示的新方法,从而能够更简单地表示多元多项式。该方法产生了函数逼近的定量界限,表明误差与维度和次数无关。界限由单项式展开系数和所使用的特定分布决定。 AI
影响 为理解和逼近两层ReLU网络的函数引入了新的理论框架。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文,详细介绍了一种用于神经网络的新数学方法。
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arXiv:2604.23260v1 Announce Type: new Abstract: An approach to construct explicit integral representations for two-layer ReLU networks is presented, which provides relatively simple representations for any multivariate polynomial. Quantitative bounds are provided for a particular…
An approach to construct explicit integral representations for two-layer ReLU networks is presented, which provides relatively simple representations for any multivariate polynomial. Quantitative bounds are provided for a particular, sharpened ReLU integral representation, which …