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Besov
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深度学习理论：神经网络作为计算模型
一篇新论文探讨了深度学习的理论基础，提出神经网络不仅应被视为函数逼近器，还应被视为计算模型。由 Anastasis Kratsios 撰写的这项研究表明，神经网络可以模拟复杂的数值算法，如牛顿法。该工作确立了神经网络的复杂性不仅受正则性影响，还受算法复杂性的影响，为各种函数类提供了通用逼近保证。
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ConquerNet 通过极小极大保证平滑分位数回归以用于深度学习
研究人员推出 ConquerNet，这是一种新颖的神经网络架构，旨在解决分位数回归中的优化挑战。这类新型网络利用卷积平滑分位数 ReLU 单元来创建更平滑的目标，同时保持分位数结构的完整性。该论文建立了理论保证，并通过数值研究表明，ConquerNet 在估计准确性和训练效率方面优于标准分位数神经网络，尤其是在极端分位数方面。