高维数据逼近Sobolev类的维度优势
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了在假设自然高维数据支持于低维流形上的统计复杂性问题。通过提供与ReLU网络的推广特性相关的理论结果，展示了在紧致流形上逼近有界Sobolev函数类所需的统计复杂性下界，这一界限仅依赖于流形的内在属性。这为已有的关于流形上ReLU网络的逼近结果提供了互补的界限。
本文解决了高维数据在低维流形上的统计复杂性问题，并提供了与ReLU网络相关的理论结果。通过展示在紧致流形上逼近有界Sobolev函数类所需的统计复杂性下界，为已有的关于流形上ReLU网络的逼近结果提供了互补的界限。
