Vi diskuterar approximation av funktioner med hjälp av djupa neurala nät. Med tanke på en funktion f på en d-dimensionellt grenrör ί R m, Vi konstruerar en glest ansluten djup-4 neurala nätverk och bundna dess fel i approximering f. Storleken på nätverket beror på dimension och krökning av grenröret ρ, komplexiteten av f, i termer av dess våget beskrivning, och endast svagt på den omgivande dimensionen m. I huvudsak våra nätverk beräknar wavelet funktioner, som beräknas från rektifierade linjära enheter (ReLU ).
REF konstruerar ett nät med glest uppkopplat djup-4 ReLU och bevisar att det är felbundet.
Provable approximation properties for deep neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}