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无界域上神经网络的加权索伯列夫近似速率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了浅层神经网络在加权索伯列夫空间中对谱Barron空间函数的近似能力，提出了在有界和无界域下的渐近近似速率，扩展了神经网络的应用范围。
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关键要点
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本研究探讨了浅层神经网络在加权索伯列夫空间中的应用。
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研究重点是谱Barron空间函数的近似能力。
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提出了在有界域和无界域下的渐近近似速率。
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解决了过去研究在错误度量方面的局限性。
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首次建立了没有维度灾难的浅层神经网络的渐近近似速率。
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研究成果有助于扩展神经网络的应用范围。
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