深度逼近空间的抽样复杂性

Dec, 2023

Sampling Complexity of Deep Approximation Spaces

Ahmed Abdeljawad, Philipp Grohs

TL;DR基于信息复杂性工具，本研究扩展了先前工作，证明了存在可以用带有ReLU激活函数的神经网络进行任意速率逼近的函数，但其数值计算需要指数级增长的样本数量，并展示了对于ReQU激活函数类似的结果。

Abstract

While it is well-known that neural networks enjoy excellent approximation capabilities, it remains a big challenge to compute such approximations from point samples. Based on tools from →