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实体 Margaret Trautner

Margaret Trautner

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  1. TOOL · CL_158748 ·

    新研究量化了神经网络和神经算子的理论到实践的差距

    研究人员分析了使用 ReLU 神经网络和神经算子进行学习的采样复杂度，并根据样本数量推导出了收敛速率的上限。这项工作在 L^p 设置下统一处理了“理论到实践的差距”，改进了现有界限，并将该概念扩展到无限维神经算子学习。研究结果适用于各种神经算子架构，包括深度神经算子网络和傅里叶神经算子，表明收敛速率受 1/p 阶的限制。