Spherical Analysis of Learning Nonlinear Functionals
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Yang, Zhenyu, Huang, Shuo, Feng, Han, Zhou, Ding-Xuan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Sparse-Aware Neural Networks for Nonlinear Functionals: Mitigating the Exponential Dependence on Dimension
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Approximation analysis of CNNs from a feature extraction view
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2022)
Bridging Smoothness and Approximation: Theoretical Insights into Over-Smoothing in Graph Neural Networks
di: Yang, Guangrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Guangrui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Controlled Learning of Pointwise Nonlinearities in Neural-Network-Like Architectures
di: Unser, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Unser, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Noisy Data Visualization using Functional Data Analysis
di: Chen, Haozhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Haozhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Orthonormal Bases for Function Spaces
di: Kamkari, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kamkari, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Kernel-based Stochastic Approximation Framework for Nonlinear Operator Learning
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Transfer Learning via Mean-field Analysis
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aminian, Gholamali, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Function Representation of Artificial Neural Network
di: Ma, Zhongkui
Pubblicazione: (2019)
di: Ma, Zhongkui
Pubblicazione: (2019)
Universal Approximation of Continuous Functionals on Compact Subsets via Linear Measurements and Scalar Nonlinearities
di: Krylov, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Krylov, Andrey, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fisher-Rao Gradient Flow: Geodesic Convexity and Functional Inequalities
di: Carrillo, José A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Carrillo, José A., et al.
Pubblicazione: (2024)
A Fractional Fox H-Function Kernel for Support Vector Machines: Robust Classification via Weighted Transmutation Operators
di: Dorrego, Gustavo
Pubblicazione: (2026)
di: Dorrego, Gustavo
Pubblicazione: (2026)
Principled Approaches for Extending Neural Architectures to Function Spaces for Operator Learning
di: Berner, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berner, Julius, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hypothesis Spaces for Deep Learning
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantum Harmonic Analysis and the Structure in Data: Augmentation
di: Doerfler, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Doerfler, Monika, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergence Analysis of Max-Min Exponential Neural Network Operators in Orlicz Space
di: Pradhan, Satyaranjan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pradhan, Satyaranjan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't Fix the Basis -- Learn It: Spectral Representation with Adaptive Basis Learning for PDEs
di: Zhao, Xuxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhao, Xuxiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sparse Representer Theorems for Learning in Reproducing Kernel Banach Spaces
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Rui, et al.
Pubblicazione: (2023)
How Analysis Can Teach Us the Optimal Way to Design Neural Operators
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Le, Vu-Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-Asymptotic Stability and Consistency Guarantees for Physics-Informed Neural Networks via Coercive Operator Analysis
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
di: Katende, Ronald
Pubblicazione: (2025)
On the kernel learning problem
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Operators with Stochastic Gradient Descent in General Hilbert Spaces
di: Shi, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jia-Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal Approximation of Nonlinear Operators and Their Derivatives
di: de Feo, Filippo
Pubblicazione: (2026)
di: de Feo, Filippo
Pubblicazione: (2026)
A Kernel-Based Approach for Modelling Gaussian Processes with Functional Information
di: Brown, D. Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Brown, D. Andrew, et al.
Pubblicazione: (2022)
Langevin Monte-Carlo Provably Learns Depth Two Neural Nets at Any Size and Data
di: Kumar, Dibyakanti, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Dibyakanti, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do stable neural networks exist for classification problems? -- A new view on stability in AI
di: Liu, Z. N. D., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Z. N. D., et al.
Pubblicazione: (2024)
On Rank-Dependent Generalisation Error Bounds for Transformers
di: Truong, Lan V.
Pubblicazione: (2024)
di: Truong, Lan V.
Pubblicazione: (2024)
A unified Fourier slice method to derive ridgelet transform for a variety of depth-2 neural networks
di: Sonoda, Sho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sonoda, Sho, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural reproducing kernel Banach spaces and representer theorems for deep networks
di: Bartolucci, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bartolucci, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural networks in non-metric spaces
di: Galimberti, Luca
Pubblicazione: (2024)
di: Galimberti, Luca
Pubblicazione: (2024)
Stability of sorting based embeddings
di: Balan, Radu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balan, Radu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Approximation by Steklov Neural Network Operators
di: Karaman, S. N., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Karaman, S. N., et al.
Pubblicazione: (2024)
Theory-to-Practice Gap for Neural Networks and Neural Operators
di: Grohs, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grohs, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantitative Sobolev Approximation Bounds for Neural Operators with Empirical Validation on Burgers Equation
di: Hao, Nicole
Pubblicazione: (2026)
di: Hao, Nicole
Pubblicazione: (2026)
Universal approximation with complex-valued deep narrow neural networks
di: Geuchen, Paul, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Geuchen, Paul, et al.
Pubblicazione: (2023)
Approximation of Permutation Invariant Polynomials by Transformers: Efficient Construction in Column-Size
di: Takeshita, Naoki, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takeshita, Naoki, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rough kernel hedging
di: Cirone, Nicola Muca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cirone, Nicola Muca, et al.
Pubblicazione: (2025)
On shallow feedforward neural networks with inputs from a topological space
di: Ismailov, Vugar
Pubblicazione: (2025)
di: Ismailov, Vugar
Pubblicazione: (2025)
Horizon Activation Mapping for Neural Networks in Time Series Forecasting
di: Hans, Krupakar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hans, Krupakar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Sparse-Aware Neural Networks for Nonlinear Functionals: Mitigating the Exponential Dependence on Dimension
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Approximation analysis of CNNs from a feature extraction view
di: Li, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Bridging Smoothness and Approximation: Theoretical Insights into Over-Smoothing in Graph Neural Networks
di: Yang, Guangrui, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Controlled Learning of Pointwise Nonlinearities in Neural-Network-Like Architectures
di: Unser, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Noisy Data Visualization using Functional Data Analysis
di: Chen, Haozhe, et al.
Pubblicazione: (2024)