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arXiv 论文证明投影神经加性模型为通用逼近器
研究为投影神经加性模型（PNAM）建立首个理论基础：在 NAM 上加入可学习线性变换以捕捉跨变量交互，证明其具备通用逼近能力，并给出精确多项式表示所需最少投影数与 O(M^{-s/(N-1)}) 逼近率。作者还引入结构化稀疏正则与符号回归以恢复可解释性，在纽结不变量、MNIST 与相场断裂力学实验…
arXiv cs.LG5 小时前
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研究为投影神经加性模型（PNAM）建立首个理论基础：在 NAM 上加入可学习线性变换以捕捉跨变量交互，证明其具备通用逼近能力，并给出精确多项式表示所需最少投影数与 O(M^{-s/(N-1)}) 逼近率。作者还引入结构化稀疏正则与符号回归以恢复可解释性，在纽结不变量、MNIST 与相场断裂力学实验…