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Lower bounds for artificial neural network approximations: A proof that shallow neural networks fail to overcome the curse of dimensionality
Grohs P, Ibragimov S, Jentzen A, Koppensteiner S
Forschungsartikel (Zeitschrift)
| Peer reviewed
Details zur Publikation
Fachzeitschrift:
Journal of Complexity
Jahrgang / Bandnr. / Volume:
0
Artikelnummer:
101746
Status:
akzeptiert / in Druck (unveröffentlicht)
Veröffentlichungsjahr:
2023
Sprache, in der die Publikation verfasst ist:
Englisch
DOI:
10.1016/j.jco.2023.101746
Link zum Volltext:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0885064X23000158?via=ihub
Stichwörter:
artificial neural networks; artificial neural network approximations; curse of dimensionality; overcoming the curse of dimensionality; lower bounds
Autor*innen der Universität Münster
Ibragimov
,
Shokhrukh
Professur für Angewandte Mathematik (Prof. Jentzen)
Jentzen
,
Arnulf
Institut für Analysis und Numerik