Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bochner integrals and neural networks

論文の概要: Bochner integrals and neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13228v1
Date: Sun, 26 Feb 2023 03:44:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-28 18:12:43.540229
Title: Bochner integrals and neural networks
Title（参考訳）: ボクナー積分とニューラルネットワーク
Authors: Paul C. Kainen, A. Vogt
Abstract要約: ボヒナー積分公式は、重みとパラメトリケートされた関数の族で関数を表す。本稿では,ニューラルネットワークの機能解析理論を開発し,変分空間がバナッハ空間であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: A Bochner integral formula is derived that represents a function in terms of weights and a parametrized family of functions. Comparison is made to pointwise formulations, norm inequalities relating pointwise and Bochner integrals are established, variation-spaces and tensor products are studied, and examples are presented. The paper develops a functional analytic theory of neural networks and shows that variation spaces are Banach spaces.
Abstract（参考訳）: ボヒナー積分公式(bochner integral formula)は、重みの項で関数とパラメータ化された関数の族を表す公式である。ポイントワイズ公式との比較を行い、ポイントワイズ積分とボヒナー積分に関するノルム不等式を確立し、変分空間とテンソル積を研究し、例を示す。本稿では,ニューラルネットワークの機能解析理論を開発し,変分空間がバナッハ空間であることを示す。

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