S-GAI: Spektrale geometrie-bewusste Initialisierung für sigmoidale MLPs – Von der Datensatzgeometrie zu Netzwerkgewichten

arXiv:2606.28444v1 Klassische universelle Approximationssätze etablieren die Ausdruckskraft sigmoidaler mehrschichtiger Perceptrons, aber sie schreiben nicht vor, wie Anfangsgewichte die Geometrie einer Datenverteilung kodieren sollten. Wir schlagen S-GAI vor, eine spektrale geometrie-bewusste