On the Approximation of Functional Classes Equipped with a Uniform Measure Using Ridge Functions

Vitaly Maiorov, Ron Meir, Joel Ratsaby

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתמאמרביקורת עמיתים

22 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

We introduce a construction of a uniform measure over a functional class Br which is similar to a Besov class with smoothness index r. We then consider the problem of approximating Br using a manifold Mn which consists of all linear manifolds spanned by n ridge functions, i.e., Mn={∑ni=1gi(a i·x):ai∈Sd-1, gi∈L2([-1, 1])}, x∈Bd. It is proved that for some subset A⊂Br of probabilistic measure 1-δ, for all f∈A the degree of approximation of Mn behaves asymptotically as 1/nr/(d-1). As a direct consequence the probabilistic (n, δ)-width for nonlinear approximation denoted as dn, δ(Br, μ, Mn), where μ is a uniform measure over Br, is similarly bounded. The lower bound holds also for the specific case of approximation using a manifold of one hidden layer neural networks with n hidden units.

שפה מקוריתאנגלית
עמודים (מ-עד)95-111
מספר עמודים17
כתב עתJournal of Approximation Theory
כרך99
מספר גיליון1
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - יולי 1999
פורסם באופן חיצוניכן

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'On the Approximation of Functional Classes Equipped with a Uniform Measure Using Ridge Functions'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי