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基于人工神经网络的经验风险最小化克服了具有无界初始函数的线性Kolmogorov偏微分方程数值逼近中的维数问题。 arXiv:2310.12582

预印本,arXiv:231012582[math.NA](2023)。
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全文: arXiv公司

催化剂和分子设计的几何深度学习。 (英语。俄文原件) Zbl 07667552号

多克。数学。 106,补充1,S63-S64(2022); Dokl翻译。罗斯。阿卡德。恶心,Mat.Inform。Protsessy升级。508, 70-72 (2022).
MSC公司:82立方32 62M45型
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对有限参数化多武器强盗的无限遗憾。 (英语) Zbl 07616578号

Yin,George(编辑)等人,《随机分析、滤波和随机优化》。纪念马克·戴维斯贡献的纪念册。查姆:斯普林格。411-429 (2022).
MSC公司:62页99 62M45型
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高维深度学习:贝叶斯PDE反演的ReLU神经网络表达式。 (英语) Zbl 1487.68200号

Herzog,Roland(编辑)等人,《偏微分方程的优化和控制》。不确定性量化、开放式和闭环控制以及形状优化。柏林:De Gruyter。氡序列。计算。申请。数学。29, 419-462 (2022).
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统计机器学习中的最小发散方法。从信息几何的角度来看。 (英语) Zbl 07486989号

东京:Springer(ISBN 978-4-431-56920-6/hbk;978-4-331-56922-0/电子书)。x、 第221页。(2022).
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由偏微分方程控制的高维参数映射的导数信息投影神经网络。 (英语) Zbl 1507.62299号

计算。方法应用。机械。工程师。 388,文章ID 114199,24 p.(2022); 更正同上,403,A部分,文章编号115673,1 p.(2022)。
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具有相关权重的深度神经网络:高斯过程混合极限、重尾、稀疏性和可压缩性。 arXiv公司:2205.08187

预印本,arXiv:2205.08187[stat.ML](2022)。
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