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Zecheng Zhang

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TOOL · CL_53631 · May 27 · 04:00

新理论解释算子学习中的神经缩放定律

本文提出了一个理论框架，用于理解深度算子网络（特别是DeepONet等架构）中的神经缩放定律。该研究分析了与网络大小和训练数据相关的逼近误差和泛化误差，为具有低维结构的输入提供了更严格的界限。这些发现也延伸到深度ReLU网络，为算子学习提供了理论基础。