Für die Person sind keine aktuellen Zugehörigkeiten bekannt. Die Person ist nicht mehr an der Universität aktiv.

Strong overall error analysis for the training of artificial neural networks via random initializations Jentzen A, Riekert A (2023) In: Communications in Mathematics and Statistics, 0 Art der Publikation: Forschungsartikel (Zeitschrift)
Convergence analysis for gradient flows in the training of artificial neural networks with ReLU activation Jentzen A, Riekert A (2023) In: Journal of Mathematical Analysis and Applications, 517(2) Art der Publikation: Forschungsartikel (Zeitschrift)
Algorithmically Designed Artificial Neural Networks (ADANNs): Higher order deep operator learning for parametric partial differential equations Jentzen, A.; Riekert, A.; von Wurstemberger, P. (2023) In: arXiv.org:2302.03286. Art der Publikation: Forschungsartikel in Online-Sammlung
Existence, uniqueness, and convergence rates for gradient flows in the training of artificial neural networks with ReLU activation Eberle, Simon; Jentzen, Arnulf; Riekert, Adrian; Weiss, Georg S. (2023) In: Electronic Research Archive, 31(5) Art der Publikation: Forschungsartikel (Zeitschrift)
On the existence of global minima and convergence analyses for gradient descent methods in the training of deep neural networks Jentzen A, Riekert A (2022) In: Journal of Machine Learning, 1(2) Art der Publikation: Forschungsartikel (Zeitschrift)