报告题目：Barron Spaces and the Application to Neural Network Approximation

主讲人：明平兵研究员（中国科学院数学与系统科学研究院）

报告邀请人：汤灿琴教授

报告时间：2023年12月22日下午14:00-16:00

报告地点：数理楼224

报告摘要：We shall discuss various Barron type spaces arising from neural network. The relations among them will be clarified, and we also establish the relationship among the spetral Barron space and the classical function spaces such as Besov space, Sobolev space and Bessel potential space, which partly answer the question proposed by Girosi and Anzellotti in 1993. 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).

个人简历：明平兵，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，目前担任科学与工程计算国家重点实验室副主任。主要从事固体多尺度建模、模拟及机器学习方面的研究，在Cauchy-Born法则的数学理论以及石墨烯理想强度的理论预测领域做出了突出工作；于2014年获得国家杰出青年基金、2019年入选第四批国家“万人计划”中青年科技创新领军人才计划，2023年获第十五届“冯康科学计算奖”；曾应邀在SCADE2009，The SIAM Mathematics Aspects of Materials Science 2016等会议上作大会报告。