題目：Barron Type Spaces and the Application To Neural Network Approximation
報告人：明平兵研究員（中科院數學與係統科學研究院）
邀請人：沈曉芹教授 （理學院數學係）
報告時間：2023年4月16日下午4:00-5:30
報告地點：教九樓理學院會議室9-320
摘要:We shall discuss various Barron type spaces arising from neural network. The relations among them will be clarified, and we shall also establish the relationship between Barron type spaces and the classical function spaces such as Besov space, Sobolev space and Bessel potential space. As an application, certain new approximation results for the shallow neural network and deep neural network with the Barron class as the target function space will be proved. This is a joint work with Yulei Liao (AMSS, CAS) and Yan Meng (RUC).
報告人簡介：明平兵，國家傑出青年基金獲得者，中國科學院數學與係統科學研究院研究員，科學與工程計算國家重點實驗室副主任，主要從事固體多尺度建模、模擬及多尺度算法的研究。他預測了石墨烯的理想強度並在Cauchy-Born法則的數學理論、擬連續體方法的穩定性方麵有較為係統的工作。他在JAMS, CPAM, ARMA, PRB, JMPS，Acta Materialia,SINUM, Math. Comp. Numer. Math等國際著名學術期刊上發表學術論文六十餘篇。他曾應邀在SCADE2009，The SIAM Mathematics Aspects of Materials Science 2016等會議上作大會報告。明平兵於2014年獲得國家傑出青年基金，並於2019年入選第四批國家“萬人計劃”中青年科技創新領軍人才計劃。
