Metaplectic Neural Operators

新定理证明了metaplectic神经网络算子的通用逼近性

研究人员为metaplectic神经网络算子，特别是在有界Lipschitz域上，建立了一个通用逼近定理。该定理表明，只要使用光滑的、全局Lipschitz的、非多项式的激活函数，一个具有非局部分支的单层就可以在指定范数内逼近连续算子。该证明将平均神经网络算子理论与导数估计和精确的chirp共轭平均恒等式相结合，包括傅里叶和分数傅里叶乘子构造。