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斯捷克洛夫神经网络算子的近似
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们开发了混合神经算子（MoNOs），通过专家神经算子网络在功能空间中分配复杂性。主要成果是一个通用逼近定理，确保MoNO能以任意精度逼近Sobolev单位球上的Lipschitz非线性算子。每个专家神经算子的深度、宽度和秩为Ο(ε^(-1))。此外，还提供了经典神经算子在L^2([0,1]^d)紧致子集上逼近连续非线性算子的速率。
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关键要点
- 开发了混合神经算子（MoNOs），通过专家神经算子网络分配复杂性。
- 提出了一个通用逼近定理，确保MoNO能以任意精度逼近Sobolev单位球上的Lipschitz非线性算子。
- 每个专家神经算子的深度、宽度和秩为Ο(ε^(-1))。
- 提供了经典神经算子在L^2([0,1]^d)紧致子集上逼近连续非线性算子的速率。
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