Banach function spaces

新的Bregman视角推动神经算子研究

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。