Higher-Order Transformer Derivative Estimates for Explicit Pathwise Learning Guarantees
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Limmer, Yannick, Kratsios, Anastasis, Yang, Xuwei, Saqur, Raeid, Horvath, Blanka |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Transformers Can Solve Non-Linear and Non-Markovian Filtering Problems in Continuous Time For Conditionally Gaussian Signals
von: Horvath, Blanka, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Horvath, Blanka, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Structure-Preserving Reconstruction of Convex Lipschitz Functionals on Hilbert Spaces from Finite Samples
von: Kratsios, Anastasis
Veröffentlicht: (2026)
von: Kratsios, Anastasis
Veröffentlicht: (2026)
Bridging the Gap Between Approximation and Learning via Optimal Approximation by ReLU MLPs of Maximal Regularity
von: Hong, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hong, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond Universal Approximation Theorems: Algorithmic Uniform Approximation by Neural Networks Trained with Noisy Data
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptivity Under Realizability Constraints: Comparing In-Context and Agentic Learning
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Quantifying The Limits of AI Reasoning: Systematic Neural Network Representations of Algorithms
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advanced Physics-Informed Neural Network with Residuals for Solving Complex Integral Equations
von: Moghaddam, Mahdi Movahedian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Moghaddam, Mahdi Movahedian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Approximation to Analytic and $L^p$ functions by Height-Augmented ReLU Networks
von: Li, ZeYu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, ZeYu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Neural Networks Trained by Weight Permutation are Universal Approximators
von: Cai, Yongqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cai, Yongqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Every Feedforward Neural Network Definable in an o-Minimal Structure Has Finite Sample Complexity
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Seeking SOTA: Time-Series Forecasting Must Adopt Taxonomy-Specific Evaluation to Dispel Illusory Gains
von: Saqur, Raeid, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Saqur, Raeid, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Is In-Context Universality Enough? MLPs are Also Universal In-Context
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal approximation theorem for neural networks with inputs from a topological vector space
von: Ismailov, Vugar
Veröffentlicht: (2024)
von: Ismailov, Vugar
Veröffentlicht: (2024)
MonoKAN: Certified Monotonic Kolmogorov-Arnold Network
von: Polo-Molina, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Polo-Molina, Alejandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pointer Networks Trained Better via Evolutionary Algorithms
von: Zhong, Muyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhong, Muyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reconstructing shared dynamics with a deep neural network
von: Benkő, Zsigmond, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Benkő, Zsigmond, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Fractional Artificial Neural Networks for Growth Models
von: Najera-Tinoco, Juan Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Najera-Tinoco, Juan Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SANOS Smooth strictly Arbitrage-free Non-parametric Option Surfaces
von: Buehler, Hans, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Buehler, Hans, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Neural Networks: A Formulation Via Non-Archimedean Analysis
von: Zúñiga-Galindo, W. A.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zúñiga-Galindo, W. A.
Veröffentlicht: (2024)
Chebyshev Feature Neural Network for Accurate Function Approximation
von: Xu, Zhongshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Zhongshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An accurate flatness measure to estimate the generalization performance of CNN models
von: Taleghani, Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Taleghani, Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximation Rates in Besov Norms and Sample-Complexity of Kolmogorov-Arnold Networks with Residual Connections
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fourier Residual Networks Achieve Spectral Accuracy for Discontinuous Functions
von: Davis, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Davis, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Randomized Neural Networks with Locally Activation Function: Theory and Algorithm for Solving PDEs
von: Bi, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bi, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Equidistribution-based training of Free Knot Splines and ReLU Neural Networks
von: Appella, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Appella, Simone, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving the inverse source problem of the fractional Poisson equation by MC-fPINNs
von: Sheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sheng, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Filtered not Mixed: Stochastic Filtering-Based Online Gating for Mixture of Large Language Models
von: Saqur, Raeid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saqur, Raeid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A parametric activation function based on Wendland RBF
von: Darehmiraki, Majid
Veröffentlicht: (2025)
von: Darehmiraki, Majid
Veröffentlicht: (2025)
Towards Understanding the Link Between Modularity and Performance in Neural Networks for Reinforcement Learning
von: Munn, Humphrey, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Munn, Humphrey, et al.
Veröffentlicht: (2022)
P1-KAN: an effective Kolmogorov-Arnold network with application to hydraulic valley optimization
von: Warin, Xavier
Veröffentlicht: (2024)
von: Warin, Xavier
Veröffentlicht: (2024)
One-Spike SNN: Single-Spike Phase Coding with Base Manipulation for ANN-to-SNN Conversion Loss Minimization
von: Hwang, Sangwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hwang, Sangwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Implementing Online Reinforcement Learning with Clustering Neural Networks
von: Smith, James E.
Veröffentlicht: (2024)
von: Smith, James E.
Veröffentlicht: (2024)
Adjusting Dynamics of Hopfield Neural Network via Time-variant Stimulus
von: Peng, Xuenan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Xuenan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximation Rates and VC-Dimension Bounds for (P)ReLU MLP Mixture of Experts
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Derivative-Informed Fourier Neural Operator: Universal Approximation and Applications to PDE-Constrained Optimization
von: Yao, Boyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Boyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Future Prediction of Linear and Nonlinear Reduced-Order Models for Transport-Dominated Problems Using Lagrangian Data
von: Li, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Embeddings to Equations: Genetic-Programming Surrogates for Interpretable Transformer Classification
von: Khorshidi, Mohammad Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khorshidi, Mohammad Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal Approximation
von: Li, Li'ang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Li'ang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Vanilla Feedforward Neural Networks as a Discretization of Dynamical Systems
von: Duan, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Duan, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
NervePool: A Simplicial Pooling Layer
von: Scullen, Sarah McGuire, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Scullen, Sarah McGuire, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Transformers Can Solve Non-Linear and Non-Markovian Filtering Problems in Continuous Time For Conditionally Gaussian Signals
von: Horvath, Blanka, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Structure-Preserving Reconstruction of Convex Lipschitz Functionals on Hilbert Spaces from Finite Samples
von: Kratsios, Anastasis
Veröffentlicht: (2026) -
Bridging the Gap Between Approximation and Learning via Optimal Approximation by ReLU MLPs of Maximal Regularity
von: Hong, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Beyond Universal Approximation Theorems: Algorithmic Uniform Approximation by Neural Networks Trained with Noisy Data
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Adaptivity Under Realizability Constraints: Comparing In-Context and Agentic Learning
von: Kratsios, Anastasis, et al.
Veröffentlicht: (2026)