Universal flow approximation with deep residual networks

Abstract: Residual networks (ResNets) are a deep learning architecture with a recursive structure given through residual blocks and the copying of the input is called a skip connection. This structure can be seen as the explicit Euler discretisation of an associated ordinary differential equation. We use this interpretation to show that by simultaneously increasing the number of skip connection as well as the expressivity of the networks Rk the flow of an arbitrary right hand side can be approximated uniformly by deep ReLU ResNets on compact sets. Further, we derive estimates on the number of parameters needed to do this up to a prescribed accuracy under temporal regularity assumptions. Finally, we discuss the possibility of using ResNets for diffeomorphic matching problems and propose some next steps in the theoretical foundation of this approach

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Universität Freiburg, Masterarbeit, 2019

Schlagwort
Neuronales Netz
Approximation
Gewöhnliche Differentialgleichung

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Freiburg
(wer)
Universität
(wann)
2020
Urheber
Beteiligte Personen und Organisationen

DOI
10.6094/UNIFR/151788
URN
urn:nbn:de:bsz:25-freidok-1517881
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 11:01 MESZ

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Beteiligte

Entstanden

  • 2020

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