浅层神经网络对应变分空间的特征刻画
机器学习
2022-04-12 v2 机器学习
摘要
我们研究有界域 上 中函数字典对应的变分空间。具体而言，我们将由凸包定义的变分空间与基于积分表示的若干相关概念进行比较。这使我们能够证明，与浅层神经网络逼近理论相关的三个重要概念——Barron 空间、谱 Barron 空间和 Radon BV 空间——实际上相对于某些自然字典是变分空间。
引用
@article{arxiv.2106.15002,
title = {Characterization of the Variation Spaces Corresponding to Shallow Neural Networks},
author = {Jonathan W. Siegel and Jinchao Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15002},
year = {2022}
}