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单隐层神经网络的L^p同时逼近(英文)
1
作者
曹飞龙
李有梅
徐宗本
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第11期1869-1874,共6页
用构造性的方法证明对任何定义在多维欧氏空间紧集上的勒贝格可积函数以及它的导数可以用一个单隐层的神经网络同时逼近.这个方法自然地得到了网络的隐层设计和收敛速度的估计,所得到的结果描述了网络收敛速度与隐层神经元个数之间的关...
用构造性的方法证明对任何定义在多维欧氏空间紧集上的勒贝格可积函数以及它的导数可以用一个单隐层的神经网络同时逼近.这个方法自然地得到了网络的隐层设计和收敛速度的估计,所得到的结果描述了网络收敛速度与隐层神经元个数之间的关系,同时也推广了已有的关于一致度量下的稠密性结果.
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关键词
神经网络
同时逼近
隐层设计
收敛速度
勒贝格尺度
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题名
单隐层神经网络的L^p同时逼近(英文)
1
作者
曹飞龙
李有梅
徐宗本
机构
绍兴文理学院数理信息学院
西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第11期1869-1874,共6页
基金
国家自然科学基金
国家教育部科学技术重点项目基
宁夏高校科研基金~~
文摘
用构造性的方法证明对任何定义在多维欧氏空间紧集上的勒贝格可积函数以及它的导数可以用一个单隐层的神经网络同时逼近.这个方法自然地得到了网络的隐层设计和收敛速度的估计,所得到的结果描述了网络收敛速度与隐层神经元个数之间的关系,同时也推广了已有的关于一致度量下的稠密性结果.
关键词
神经网络
同时逼近
隐层设计
收敛速度
勒贝格尺度
Keywords
Approximation theory
Convergence of numerical methods
Functions
Polynomials
Theorem proving
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
单隐层神经网络的L^p同时逼近(英文)
曹飞龙
李有梅
徐宗本
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
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