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Communications in Applied and Industrial Mathematics
Édition 13 (2022): Edition 1 (Janvier 2022)
Accès libre
Continuous limits of residual neural networks in case of large input data
Michael Herty
Michael Herty
Institut für Geometrie und Praktische Mathematik (IGPM), RWTH Aachen University
Aachen, Germany
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Herty, Michael
,
Anna Thünen
Anna Thünen
Institut für Mathematik – TU Clausthal – Erzstraße 1
38678 Clausthal-Zellerfeld, Germany
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Thünen, Anna
,
Torsten Trimborn
Torsten Trimborn
NRW.BANK – Kavalleriestraße 22
40213 Düsseldorf, Germany
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Trimborn, Torsten
et
Giuseppe Visconti
Giuseppe Visconti
Department of Mathematics, “G. Castelnuovo” – Sapienza University of Rome
Roma, Italy
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Visconti, Giuseppe
24 déc. 2022
Communications in Applied and Industrial Mathematics
Édition 13 (2022): Edition 1 (Janvier 2022)
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Publié en ligne:
24 déc. 2022
Pages:
96 - 120
Reçu:
11 juil. 2022
Accepté:
12 nov. 2022
DOI:
https://doi.org/10.2478/caim-2022-0008
Mots clés
Neural networks
,
mean-field limit
,
well-posedness
,
optimal control
,
controllability
© 2022 Michael Herty et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.