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  1. TOOL · CL_352265 ·

    浅层 ReLU$^k$ 网络：几何依赖的逼近与稳定性分析

    研究人员发表了一篇论文，详细介绍了有界欧几里得域内浅层 ReLU$^k$ 神经网络的逼近和稳定性性质。该研究量化了隐藏参数的几何形状，特别是填充距离（$h$）和对径分离距离（$\underline h$），如何影响网络性能。研究结果包括几何依赖的谱估计，用于条件和系数稳定性，以及关于范数离散化和从函数值进行正则化恢复的结果。