Approximation Rates in Fréchet Metrics: Barron Spaces, Paley-Wiener Spaces, and Fourier Multipliers
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Abdeljawad, Ahmed, Dittrich, Thomas |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Sobolev Approximation of Deep ReLU Networks in Log-Barron Space
par: Song, Changhoon, et autres
Publié: (2026)
par: Song, Changhoon, et autres
Publié: (2026)
Embedding Inequalities for Barron-type Spaces
par: Wu, Lei
Publié: (2023)
par: Wu, Lei
Publié: (2023)
Barron Space Representations for Elliptic PDEs with Homogeneous Boundary Conditions
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2025)
Regularity of Second-Order Elliptic PDEs in Spectral Barron Spaces
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2026)
Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains
par: Abdeljawad, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
par: Abdeljawad, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
Randomized Space-Time Sampling for Affine Graph Dynamical Systems
par: Gong, Le, et autres
Publié: (2025)
par: Gong, Le, et autres
Publié: (2025)
Which Spaces can be Embedded in $L_p$-type Reproducing Kernel Banach Space? A Characterization via Metric Entropy
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
par: Lu, Yiping, et autres
Publié: (2024)
Higher Order Approximation Rates for ReLU CNNs in Korobov Spaces
par: Li, Yuwen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yuwen, et autres
Publié: (2025)
Time-Frequency Analysis for Neural Networks
par: Abdeljawad, Ahmed, et autres
Publié: (2025)
par: Abdeljawad, Ahmed, et autres
Publié: (2025)
Physics-informed deep learning and compressive collocation for high-dimensional diffusion-reaction equations: practical existence theory and numerics
par: Brugiapaglia, Simone, et autres
Publié: (2024)
par: Brugiapaglia, Simone, et autres
Publié: (2024)
Fast Mutual Information Computation for Large Binary Datasets
par: Falcao, Andre O.
Publié: (2024)
par: Falcao, Andre O.
Publié: (2024)
Finite Samples for Shallow Neural Networks
par: Xia, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Xia, Yu, et autres
Publié: (2025)
A physics-informed neural network framework for modeling obstacle-related equations
par: Bahja, Hamid El, et autres
Publié: (2023)
par: Bahja, Hamid El, et autres
Publié: (2023)
Benign overfitting in Fixed Dimension via Physics-Informed Learning with Smooth Inductive Bias
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
par: Wong, Honam, et autres
Publié: (2024)
Low-Rank Approximation, Adaptation, and Other Tales
par: Lu, Jun
Publié: (2024)
par: Lu, Jun
Publié: (2024)
Scattering Networks on Noncommutative Finite Groups
par: Arias, Maria Teresa, et autres
Publié: (2025)
par: Arias, Maria Teresa, et autres
Publié: (2025)
Symmetric Rank-One Quasi-Newton Methods for Deep Learning Using Cubic Regularization
par: Ranganath, Aditya, et autres
Publié: (2025)
par: Ranganath, Aditya, et autres
Publié: (2025)
Estimating quantum relative entropies on quantum computers
par: Lu, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Lu, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
Why Does Stochastic Gradient Descent Slow Down in Low-Precision Training?
par: Yun, Vincent-Daniel
Publié: (2025)
par: Yun, Vincent-Daniel
Publié: (2025)
Eigenmatrix for unstructured sparse recovery
par: Ying, Lexing
Publié: (2023)
par: Ying, Lexing
Publié: (2023)
Fourier Neural Operators for Non-Markovian Processes:Approximation Theorems and Experiments
par: Lee, Wonjae, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Wonjae, et autres
Publié: (2025)
Approximating Numerical Fluxes Using Fourier Neural Operators for Hyperbolic Conservation Laws
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Taeyoung, et autres
Publié: (2024)
Faster Diffusion Models via Higher-Order Approximation
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Convergence Rates for Learning Pseudo-Differential Operators
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Jiaheng, et autres
Publié: (2026)
Geometric Layer-wise Approximation Rates for Deep Networks
par: Zhang, Shijun, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Shijun, et autres
Publié: (2026)
Dimension-Free Convergence of Diffusion Models for Approximate Gaussian Mixtures
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Gen, et autres
Publié: (2025)
Approximate Evaluation Method for the Probability of the Union of Independent Events
par: Ursini, Edson Luiz, et autres
Publié: (2025)
par: Ursini, Edson Luiz, et autres
Publié: (2025)
Simultaneous Approximation of the Score Function and Its Derivatives by Deep Neural Networks
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
par: Yakovlev, Konstantin, et autres
Publié: (2025)
Transformers for Learning on Noisy and Task-Level Manifolds: Approximation and Generalization Insights
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Zhaiming, et autres
Publié: (2025)
Decoupled Diffusion Sampling for Inverse Problems on Function Spaces
par: Lin, Thomas Y. L., et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Thomas Y. L., et autres
Publié: (2026)
Infinite dimensional generative sensing
par: Angella, Paolo, et autres
Publié: (2026)
par: Angella, Paolo, et autres
Publié: (2026)
Secure multiparty computations in floating-point arithmetic
par: Guo, Chuan, et autres
Publié: (2020)
par: Guo, Chuan, et autres
Publié: (2020)
A Kernel-based Stochastic Approximation Framework for Nonlinear Operator Learning
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Jia-Qi, et autres
Publié: (2025)
A Double Maximization Approach for Optimizing the LM Rate of Mismatched Decoding
par: Chen, Lingyi, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Lingyi, et autres
Publié: (2024)
An Optimal Transport-Based Method for Computing LM Rate and Its Convergence Analysis
par: Wu, Shitong, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Shitong, et autres
Publié: (2025)
Approximation with SiLU Networks: Constant Depth and Exponential Rates for Basic Operations
par: Ayena, Koffi O.
Publié: (2025)
par: Ayena, Koffi O.
Publié: (2025)
MicroAdam: Accurate Adaptive Optimization with Low Space Overhead and Provable Convergence
par: Modoranu, Ionut-Vlad, et autres
Publié: (2024)
par: Modoranu, Ionut-Vlad, et autres
Publié: (2024)
Fourier-Domain Inversion for the Modulo Radon Transform
par: Beckmann, Matthias, et autres
Publié: (2023)
par: Beckmann, Matthias, et autres
Publié: (2023)
Latent Space Inference via Paired Autoencoders
par: Hart, Emma, et autres
Publié: (2026)
par: Hart, Emma, et autres
Publié: (2026)
On the Convergence of Irregular Sampling in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
par: Iske, Armin
Publié: (2025)
par: Iske, Armin
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Sobolev Approximation of Deep ReLU Networks in Log-Barron Space
par: Song, Changhoon, et autres
Publié: (2026) -
Embedding Inequalities for Barron-type Spaces
par: Wu, Lei
Publié: (2023) -
Barron Space Representations for Elliptic PDEs with Homogeneous Boundary Conditions
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2025) -
Regularity of Second-Order Elliptic PDEs in Spectral Barron Spaces
par: Chen, Ziang, et autres
Publié: (2026) -
Weighted Sobolev Approximation Rates for Neural Networks on Unbounded Domains
par: Abdeljawad, Ahmed, et autres
Publié: (2024)