arXiv ID:
2607.06781
arXiv 提交日期: 2026-07-07
面向神经网络的显式超高效逼近方法 / On Explicit Super-Expressive Approximation for Neural Networks
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种新方法,通过引入中国剩余定理作为编码机制,构建了固定规模(深度和宽度有限)的神经网络,使其能以更小、更清晰的参数规模高效逼近各种复杂函数,并首次给出了参数大小与逼近误差之间的显式定量关系,从而克服了以往类似方法中参数大小未知、无法评估的缺陷。