論文の概要: Operator learning with PCA-Net: upper and lower complexity bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16317v2
• Date: Thu, 30 Mar 2023 01:08:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 16:00:52.988495
• Title: Operator learning with PCA-Net: upper and lower complexity bounds
• Title（参考訳）: PCA-Netによる演算子学習--上と下の境界
• Authors: Samuel Lanthaler
• Abstract要約: PCA-Netは、ニューラルネットワークの主成分分析と無限次元関数空間間の近似演算子を組み合わせた、最近提案されたニューラルネットワークアーキテクチャである。 基礎となる演算子とデータ生成分布について最小限の仮定の下で、新しい普遍近似結果が導出される。 PCA-Netは、ダーシー流とナビエ・ストークス方程式から生じる特定の興味を持つ作用素に対する次元性の一般的な呪いを克服することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PCA-Net is a recently proposed neural operator architecture which combines principal component analysis (PCA) with neural networks to approximate operators between infinite-dimensional function spaces. The present work develops approximation theory for this approach, improving and significantly extending previous work in this direction: First, a novel universal approximation result is derived, under minimal assumptions on the underlying operator and the data-generating distribution. Then, two potential obstacles to efficient operator learning with PCA-Net are identified, and made precise through lower complexity bounds; the first relates to the complexity of the output distribution, measured by a slow decay of the PCA eigenvalues. The other obstacle relates to the inherent complexity of the space of operators between infinite-dimensional input and output spaces, resulting in a rigorous and quantifiable statement of the curse of dimensionality. In addition to these lower bounds, upper complexity bounds are derived. A suitable smoothness criterion is shown to ensure an algebraic decay of the PCA eigenvalues. Furthermore, it is shown that PCA-Net can overcome the general curse of dimensionality for specific operators of interest, arising from the Darcy flow and the Navier-Stokes equations.
• Abstract（参考訳）: PCA-Netは、ニューラルネットワークと主成分分析(PCA)を組み合わせて、無限次元関数空間間の近似演算子を提案する。 本研究は, 基礎となる演算子とデータ生成分布について最小限の仮定の下で, 新たな普遍近似結果が導出される。 次に、PCA-Netを用いた効率的な演算子学習のための2つの潜在的障害を特定し、より低い複雑性境界を通して正確にし、第1に、PCA固有値の緩やかな減衰によって測定された出力分布の複雑さに関連する。 もう1つの障害は、無限次元の入力空間と出力空間の間の作用素空間の固有の複雑さに関係し、その結果、厳密で定量化可能な次元の呪いのステートメントとなる。 これらの下限に加えて、高次複雑性境界が導出される。 PCA固有値の代数的減衰を確実にするために、適切な滑らか度基準を示す。 さらに、PCA-Netは、ダーシー流とナビエ・ストークス方程式から生じる特定の興味を持つ演算子に対する次元性の一般的な呪いを克服できることを示した。

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