Fugu-MT 論文翻訳(概要): An elementary proof of a universal approximation theorem

論文の概要: An elementary proof of a universal approximation theorem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10002v2
Date: Sat, 21 Dec 2024 20:40:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 15:51:45.711648
Title: An elementary proof of a universal approximation theorem
Title（参考訳）: 普遍近似定理の初等証明
Authors: Chris Monico,
Abstract要約: 本稿では、3つの隠れた層を持つニューラルネットワークに対する普遍近似定理の基本的な証明と、連続的、有界な活性化関数の増大について述べる。結果は最もよく知られた結果よりも弱いが、学部分析以外の機械は使われていないという意味では初等的な証明である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In this short note, we give an elementary proof of a universal approximation theorem for neural networks with three hidden layers and increasing, continuous, bounded activation function. The result is weaker than the best known results, but the proof is elementary in the sense that no machinery beyond undergraduate analysis is used.
Abstract（参考訳）: 本稿では、3つの隠蔽層を持つニューラルネットワークに対する普遍近似定理の基本的な証明と、連続的、有界な活性化関数の増大について述べる。結果は最もよく知られた結果よりも弱いが、学部分析以外の機械は使われていないという意味では初等的な証明である。

関連論文リスト

A Survey on Universal Approximation Theorems [0.0]
本稿ではニューラルネットワーク(NN)の近似能力に関する様々な定理について論じる。本稿では,関数近似の予備結果から得られたUATの体系的概要について述べる。 UATの理論的および数値的な側面は、任意の幅と深さの両方からカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T13:21:53Z)
Proving Theorems Recursively [80.42431358105482]
本稿では、定理をレベル・バイ・レベルで証明するPOETRYを提案する。従来のステップバイステップメソッドとは異なり、POETRYは各レベルで証明のスケッチを検索する。また,POETRYが検出した最大証明長は10～26。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T10:35:08Z)
Machine Learning of the Prime Distribution [49.84018914962972]
素数の可学習性に関するヤン・フイ・ヘの実験的な観察を説明する理論的論証を提供する。我々はまた、ErdHos-Kac法が現在の機械学習技術によって発見される可能性は極めて低いと仮定している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:47:54Z)
Online Learning with Adversaries: A Differential-Inclusion Analysis [52.43460995467893]
我々は,完全に非同期なオンラインフェデレート学習のための観察行列ベースのフレームワークを提案する。我々の主な結果は、提案アルゴリズムがほぼ確実に所望の平均$mu.$に収束することである。新たな差分包摂型2時間スケール解析を用いて,この収束を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T04:32:29Z)
Qualitative neural network approximation over R and C: Elementary proofs for analytic and polynomial activation [0.0]
解析的アクティベーション関数を持つ深部ニューラルネットワークと浅部ニューラルネットワークのクラスで近似を証明した。活性化関数を持つ大深度ネットワークの完全連結および残留ネットワークは,任意の幅要件下で近似可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T01:36:13Z)
Predicting Unreliable Predictions by Shattering a Neural Network [145.3823991041987]
線形ニューラルネットワークは、サブファンクションに分割することができる。サブファンクションは、独自のアクティベーションパターン、ドメイン、経験的エラーを持っている。完全なネットワークに対する経験的エラーは、サブファンクションに対する期待として記述できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-15T18:34:41Z)
Learning to Guide a Saturation-Based Theorem Prover [9.228237801323042]
TRAILは、ニューラルネットワーク内で証明される飽和に基づく定理の中核要素を特徴付ける、深い学習に基づく定理証明のアプローチである。我々の知る限りでは、TRAILは最先端の伝統的な定理証明器の性能を超える最初の強化学習に基づくアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T18:35:57Z)
Tensor Programs III: Neural Matrix Laws [23.166601000371728]
ランダムマトリクス理論では、NNの幅が無限大になる傾向があるため、ランダムにNNの(事前の活性化)はウェイトから*独立となる。ここでは、Yang [50,51] で導入されたような、任意のカーネルプログラムに対するマスター定理を証明し、それらの作品で証明されたマスター定理を一般化することによって、FIPを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T16:59:24Z)
Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:55:45Z)
Coupling-based Invertible Neural Networks Are Universal Diffeomorphism Approximators [72.62940905965267]
結合フロー(CF-INN)に基づく可逆ニューラルネットワークは、画像合成や表現学習など、さまざまな機械学習応用を有する。 CF-INNは可逆関数に対する普遍近似器か? 我々は、ある微分同相類に対する普遍性の同値性を示す一般的な定理を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-20T02:07:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。