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实体 Hölder smooth functions

Hölder smooth functions

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  1. TOOL · CL_269355 ·

    新的神经网络方法可实现复杂函数的任意精度

    研究人员开发了一种使用前馈神经网络逼近多元 Hölder 连续函数的新方法。该研究确定了在统一范数下实现任意精度所需的最小隐藏神经元数量,证明对于 d>=2 维,具有两个隐藏层的网络可以实现此目标,其宽度分别为 d 和 1。所提出的构造利用了显式的网格寻址和量化函数值的整数编码,实现了与理论下界非常接近的比特复杂度。

  2. TOOL · CL_158484 ·

    新的深度学习方法解决相关数据和协变量偏移下的回归问题

    研究人员开发了一种新颖的稀疏惩罚深度神经网络(SPDNN)估计器,旨在解决协变量偏移和相关数据下的非参数回归挑战。该方法利用广义 Bernstein 型不等式和两步预训练程序来估计密度比和回归函数。提出的 SPDNN 估计器实现了非渐近误差界,并能自适应地获得各种数据模型(包括时间序列)的 minimax 最优收敛速率。