arXiv ID:
2603.09742
arXiv 提交日期: 2026-03-10
神经振荡器的泛化上界 / Upper Generalization Bounds for Neural Oscillators
1️⃣ 一句话总结
这篇论文从理论上证明了,一种基于二阶微分方程构建的‘神经振荡器’模型,其预测误差会随着模型规模和任务时长缓慢增长,从而避免了参数过多带来的‘维数灾难’,并且通过限制模型复杂度可以有效提升其在小样本数据下的泛化能力。