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新研究详细介绍了ReLU网络逼近解析函数 · 跟踪2个来源

一篇新研究论文发布在arXiv上，探讨了使用ReLU神经网络逼近解析函数的问题。该研究引入了一个同时考虑网络深度和宽度的表征，超越了单一参数分析。研究结果表明，对于解析函数，网络深度比宽度起着更重要的作用，产生的逼近率为 \mathcal{O}\left(N^{-C L^{\tau}}\right)。该论文详细介绍了技术挑战，并采用了改进的构造来逼近幂函数、乘法和多项式。