Beyond Universal Approximation Theorems: Algorithmic Uniform Approximation by Neural Networks Trained with Noisy Data

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Kratsios, Anastasis, Cheng, Tin Sum, Roy, Daniel
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Machine Learning Numerical Analysis Neural and Evolutionary Computing Probability 68T07, 68Q32, 68T05, 41A65 F.1.3; G.1.2; F.1.3
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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https://arxiv.org/abs/2509.00924