深度神经网络的收敛性理论

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    12371103
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    44.00万
  • 负责人：
    张海樟
  • 依托单位：
    中山大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2023
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2023 至

项目摘要

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
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其他文献

Exponential approximation of multivariate bandlimited functions from average oversampling
平均过采样多元带限函数的指数逼近
  • DOI：
    10.1080/00036811.2020.1728258
  • 发表时间：
    2014-12
  • 期刊：
    APPLICABLE ANALYSIS
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Wen Jian Chen;张海樟
  • 通讯作者：
    张海樟
高维带宽有限随机信号从平均过采样的指数阶逼近
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈文健;张海樟
  • 通讯作者：
    张海樟
Convergence Analysis of the Gaussian Regularized Shannon Sampling Series
高斯正则化香农采样级数的收敛性分析
  • DOI：
    10.1080/01630563.2016.1240182
  • 发表时间：
    2016-01
  • 期刊：
    Numerical Functional Analysis and Optimization
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    Rongrong Lin;张海樟
  • 通讯作者：
    张海樟
Margin error bounds for support vector machines on reproducing kernel Banach spaces
再生内核 Banach 空间上支持向量机的裕度误差界限
  • DOI：
    10.1162/neco_a_01013
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Neural Computation
  • 影响因子：
    2.9
  • 作者：
    Liangzhi Chen;张海樟
  • 通讯作者：
    张海樟
Admissible kernels for RKHS embedding of probability distributions
概率分布 RKHS 嵌入的可接受内核
  • DOI：
    10.1007/s00362-019-01144-5
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    Statistical Papers
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    陈良之;Thomas Hotz;张海樟
  • 通讯作者：
    张海樟

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

张海樟的其他基金

学习理论的前沿数学问题及应用
  • 批准号：
    11971490
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    52 万元
  • 项目类别：
    面上项目
再生核的若干关键数学问题及其在机器学习中的应用
  • 批准号：
    11571377
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    45.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
机器学习中的稀疏逼近与巴拿赫空间方法
  • 批准号：
    11101438
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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