Buchumschlag

Universal Approximation of Continuous Functionals on Compact Subsets via Linear Measurements and Scalar Nonlinearities

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Krylov, Andrey, Penkin, Maksim
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Functional Analysis I.2.6
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FunKAN: Functional Kolmogorov-Arnold Network for Medical Image Enhancement and Segmentation
von: Penkin, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Schauder Bases for $C[0, 1]$ Using ReLU, Softplus and Two Sigmoidal Functions
von: Ganesh, Anand, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convergence of Distributionally Robust Q-Learning with Linear Function Approximation
von: Mandal, Saptarshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Margin in Abstract Spaces
von: Ashlagi, Yair, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Universal Value Function Approximators
von: Arora, Rushiv
Veröffentlicht: (2024)

xLSTM-Mixer: Multivariate Time Series Forecasting by Mixing via Scalar Memories
von: Kraus, Maurice, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fusing Rewards and Preferences in Reinforcement Learning
von: Khorasani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring In-Context Computation Complexity via Hidden State Prediction
von: Herrmann, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low-Rank Adapters Initialization via Gradient Surgery for Continual Learning
von: Pasquali, Joana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs
von: Gonzalez, Xavier, et al.
Veröffentlicht: (2024)

2Mamba2Furious: Linear in Complexity, Competitive in Accuracy
von: Mongaras, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Composing Linear Layers from Irreducibles
von: Pence, Travis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Stochastic Nonlinear Dynamics with Embedded Latent Transfer Operators
von: Ke, Naichang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Score-based Diffusion Models in Function Space
von: Lim, Jae Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Data-Incremental Continual Offline Reinforcement Learning
von: Gai, Sibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZClassifier: Temperature Tuning and Manifold Approximation via KL Divergence on Logit Space
von: Yong, Shim Soon
Veröffentlicht: (2025)

Measuring IIA Violations in Similarity Choices with Bayesian Models
von: Corrêa, Hugo Sales, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multiple Token Divergence: Measuring and Steering In-Context Computation Density
von: Herrmann, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FSC-Net: Fast-Slow Consolidation Networks for Continual Learning
von: Gorrim, Mohamed El
Veröffentlicht: (2025)

OER: Offline Experience Replay for Continual Offline Reinforcement Learning
von: Gai, Sibo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

How to Boost Any Loss Function
von: Nock, Richard, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOND: License to Train with Black-Box Functions
von: Clark, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Noncompact uniform universal approximation
von: van Nuland, Teun D. H.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Memory Search: A Metaheuristic Approach for Optimizing Heuristic Search
von: Hedar, Abdel-Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Supervised Learning of Random Neural Architectures Structured by Latent Random Fields on Compact Boundaryless Multiply-Connected Manifolds
von: Soize, Christian
Veröffentlicht: (2025)

Nonlinear Data Integration via Kernel Methods for Data Collaboration Analysis
von: Suetake, Yamato, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions
von: McNeela, Daniel
Veröffentlicht: (2023)

Spectral Compact Training: Pre-Training Large Language Models via Permanent Truncated SVD and Stiefel QR Retraction
von: Kohlberger, Björn Roman
Veröffentlicht: (2026)

Faster Predictive Coding Networks via Better Initialization
von: Pinchetti, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference-Time Machine Unlearning via Gated Activation Redirection
von: Turani, Vinícius Conte, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable Graph Representation Learning via Graph Pattern Analysis
von: Wang, Xudong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MotherNet: Fast Training and Inference via Hyper-Network Transformers
von: Müller, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Entropy-Based Measurement of Value Drift and Alignment Work in Large Language Models
von: Fadli, Samih
Veröffentlicht: (2025)

New Paradigm of Adversarial Training: Releasing Accuracy-Robustness Trade-Off via Dummy Class
von: Wang, Yanyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Human-Corrected Labels Learning: Enhancing Labels Quality via Human Correction of VLMs Discrepancies
von: Li, Zhongnian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Random Sampling: Instance Quality-Based Data Partitioning via Item Response Theory
von: Cardoso, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

KerZOO: Kernel Function Informed Zeroth-Order Optimization for Accurate and Accelerated LLM Fine-Tuning
von: Mi, Zhendong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties
von: Yousaf, Iqra
Veröffentlicht: (2024)

Exponential Approximation Rates and Parameter Efficiency of Learnable Bernstein Activations
von: Albool, Ibrahim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Amortized Molecular Optimization via Group Relative Policy Optimization
von: Javaid, Muhammad bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)