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Configuration-Dependent Lower Bounds for Approximation by Shallow ReLU Networks on the Sphere
本論文は、球面上における浅いReLUネットワークに対する構成依存の下界を確立し、これらのネットワークが有限要素法を凌駕し得る一方で、滑らかな関数に対する近似精度は、ネットワークのパラメータ構成および対象関数の正則性によって決定される飽和次数によって本質的に制限されることを示している。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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