保测神经网络的逼近能力
机器学习
2022-01-06 v2
摘要
保测神经网络是发展良好的可逆模型，然而其逼近能力尚未被探索。本文严格分析了现有保测神经网络（包括 NICE 和 RevNets）的逼近能力。结果表明，对于 的紧集 ，保测神经网络能够在 -范数下逼近任意有界且单射的保测映射 。特别地，任何雅可比行列式为 的连续可微单射映射都是保测的，因此可以被逼近。
引用
@article{arxiv.2106.10911,
title = {Approximation capabilities of measure-preserving neural networks},
author = {Aiqing Zhu and Pengzhan Jin and Yifa Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10911},
year = {2022}
}