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一阶系统最小二乘神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究开发了一种基于神经网络和深度学习的近似方法，适用于无限维空间的图像输入输出。该方法结合模型缩减思想，并通过选择概率测度证明其收敛性。数值实验显示了该方法的有效性，并与现有算法进行了比较。
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关键要点
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发展了一种基于神经网络和深度学习的近似方法，适用于无限维空间的图像输入输出。
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该方法结合了模型缩减的思想，概念上定义于无限维空间。
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在实践中，该方法对计算所需的有限维空间的维度稳健。
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通过选择输入输出映射的一类概率测度，证明了近似方法的收敛性。
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数值实验显示了该方法的有效性，并与现有算法进行了比较。
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