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傅里叶域插值神经网络中噪声传播分析的新图像空间形式
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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
本文介绍了使用内插技术从再生核希尔伯特空间理论研究训练神经网络的理论，并泛化到Krein空间。通过多个复变量函数的概念，证明了Adamjan-Arov-Krein（AAK）定理的多维推广，得到了一种新的神经网络类别Prolongation神经网络（PNN）。证明指出，利用多维AAK定理可以在噪声环境中获得优于内插方法和当前最先进方法的性能。提供了实践中的应用示例。
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关键要点
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使用内插技术研究训练神经网络的理论，基于再生核希尔伯特空间。
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研究泛化到Krein空间，展示神经网络架构是再生核Krein空间的子集。
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通过复变量函数的理论，证明了AAK定理的多维推广。
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提出了一种新的神经网络类别，称为Prolongation神经网络（PNN）。
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利用多维AAK定理，PNN在噪声环境中表现优于内插方法和当前最先进方法。
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提供了PNN在实践中的应用示例。
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