Covering Numbers for Deep ReLU Networks with Applications to Function Approximation and Nonparametric Regression
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ou, Weigutian, Bölcskei, Helmut |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Shallow ReLU$^s$ Networks in $L^p$-Type and Sobolev Spaces: Approximation and Path-Norm Controlled Generalization
di: Li, Weizhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Weizhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bayesian Neural Networks vs. Mixture Density Networks: Theoretical and Empirical Insights for Uncertainty-Aware Nonlinear Modeling
di: Ghosh, Riddhi Pratim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghosh, Riddhi Pratim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Approximation Error and Complexity Bounds for ReLU Networks on Low-Regular Function Spaces
di: Davis, Owen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Davis, Owen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Approximation to Analytic and $L^p$ functions by Height-Augmented ReLU Networks
di: Li, ZeYu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, ZeYu, et al.
Pubblicazione: (2026)
ReLU neural network approximation to piecewise constant functions
di: Cai, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cai, Zhiqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient and Minimax Optimal In-context Nonparametric Regression with Transformers
di: Ching, Michelle, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ching, Michelle, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and Besov Spaces
di: Siegel, Jonathan W.
Pubblicazione: (2022)
di: Siegel, Jonathan W.
Pubblicazione: (2022)
Three Quantization Regimes for ReLU Networks
di: Ou, Weigutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ou, Weigutian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimating Unbounded Density Ratios: Applications in Error Control under Covariate Shift
di: Xu, Shuntuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Shuntuo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalized Factor Neural Network Model for High-dimensional Regression
di: Guo, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A General Weighting Theory for Ensemble Learning: Beyond Variance Reduction via Spectral and Geometric Structure
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2025)
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2025)
Approximation Rates for Shallow ReLU$^k$ Neural Networks on Sobolev Spaces via the Radon Transform
di: Mao, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mao, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
CRPS-Optimal Binning for Univariate Conformal Regression
di: Toccaceli, Paolo
Pubblicazione: (2026)
di: Toccaceli, Paolo
Pubblicazione: (2026)
Exact ReLU realization of tensor-product refinement iterates
di: Gantumur, Tsogtgerel
Pubblicazione: (2026)
di: Gantumur, Tsogtgerel
Pubblicazione: (2026)
TILT: Target-induced loss tilting under covariate shift
di: Yamamoto, Kakei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yamamoto, Kakei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentiable Neural Networks with RePU Activation: with Applications to Score Estimation and Isotonic Regression
di: Shen, Guohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shen, Guohao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Generalization Error of GAN from the Discriminator's Perspective
di: Yang, Hongkang, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Yang, Hongkang, et al.
Pubblicazione: (2021)
On Fibonacci Ensembles: An Alternative Approach to Ensemble Learning Inspired by the Timeless Architecture of the Golden Ratio
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2025)
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2025)
Approximation bounds for norm constrained deep neural networks
di: Maiale, Francesco Paolo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maiale, Francesco Paolo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transformers Can Overcome the Curse of Dimensionality: A Theoretical Study from an Approximation Perspective
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simultaneous CNN Approximation on Manifolds with Applications to Boundary Value Problems
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Hanfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Conditional to Unconditional Independence: Testing Conditional Independence via Transport Maps
di: He, Chenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Chenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Principles of ReLU Networks with One Hidden Layer
di: Huang, Changcun
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Changcun
Pubblicazione: (2024)
Entropy bounds for the absolute convex hull of tensors
di: van de Geer, Sara
Pubblicazione: (2024)
di: van de Geer, Sara
Pubblicazione: (2024)
Equidistribution-based training of Free Knot Splines and ReLU Neural Networks
di: Appella, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Appella, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimum Width of Leaky-ReLU Neural Networks for Uniform Universal Approximation
di: Li, Li'ang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Li'ang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Approximation of Zonoids and Uniform Approximation by Shallow Neural Networks
di: Siegel, Jonathan W.
Pubblicazione: (2023)
di: Siegel, Jonathan W.
Pubblicazione: (2023)
On the existence of optimal shallow feedforward networks with ReLU activation
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Factor Augmented Quantile Regression Model
di: Wei, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal In-context Adaptivity and Distributional Robustness of Transformers
di: Ma, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Tianyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-Head Attention as Ensemble Nadaraya-Watson Estimation: Variance Reduction, Decorrelation, and Optimal Head Diversity
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
di: Fokoué, Ernest
Pubblicazione: (2026)
Time-Frequency Analysis for Neural Networks
di: Abdeljawad, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abdeljawad, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Rate of Kernel Regression in Large Dimensions
di: Lu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exact Loop Controllers for ReLU Realization of Homogeneous Curve Refinements
di: Bolorkhuu, Boldsaikhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bolorkhuu, Boldsaikhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Quantitative Approximation Rates for Group Equivariant Learning
di: Siegel, Jonathan W., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Siegel, Jonathan W., et al.
Pubblicazione: (2026)
A Complete Symmetry Classification of Shallow ReLU Networks
di: Ramakrishnan, Pranavkrishnan
Pubblicazione: (2026)
di: Ramakrishnan, Pranavkrishnan
Pubblicazione: (2026)
On the existence of minimizers in shallow residual ReLU neural network optimization landscapes
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dereich, Steffen, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Convergence of the ELBO to Entropy Sums
di: Lücke, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Lücke, Jörg, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generative Models with ELBOs Converging to Entropy Sums
di: Warnken, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Warnken, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Shallow ReLU$^s$ Networks in $L^p$-Type and Sobolev Spaces: Approximation and Path-Norm Controlled Generalization
di: Li, Weizhao, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Bayesian Neural Networks vs. Mixture Density Networks: Theoretical and Empirical Insights for Uncertainty-Aware Nonlinear Modeling
di: Ghosh, Riddhi Pratim, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Approximation Error and Complexity Bounds for ReLU Networks on Low-Regular Function Spaces
di: Davis, Owen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Wasserstein Distributionally Robust Nonparametric Regression
di: Liu, Changyu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Efficient Approximation to Analytic and $L^p$ functions by Height-Augmented ReLU Networks
di: Li, ZeYu, et al.
Pubblicazione: (2026)