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多变元周期函数的神经网络逼近:逼近阶估计
被引量：
11
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作者
曹飞龙
徐宗本
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第9期903-908,共6页
该文证明具有三角隐层单元的三层前向神经网络逼近多变元周期函数速度的上界估计、下界估计和饱和定理 .揭示该类神经网络之隐层单元数与网络逼近速度、逼近函数结构之间的关系 .特别指出二阶光滑模为该类神经网络的本质逼近阶 ,并且当...
该文证明具有三角隐层单元的三层前向神经网络逼近多变元周期函数速度的上界估计、下界估计和饱和定理 .揭示该类神经网络之隐层单元数与网络逼近速度、逼近函数结构之间的关系 .特别指出二阶光滑模为该类神经网络的本质逼近阶 ,并且当被逼近函数属于二阶 L ipschitz函数类时 ,该类神经网络的逼近能力完全取决于被逼近函数的光滑性 .文中也证明了该类神经网络的最大逼近能力以及达到最大逼近能力的一个充分必要条件 .该文所获结果对于澄清该类神经网络的函数逼近能力与应用有重要指导意义 .
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关键词
人工神经网络
函数
逼近
光滑模
逆定理
多变无周期函数
逼近阶估计
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题名
多变元周期函数的神经网络逼近:逼近阶估计
被引量：
11
1
作者
曹飞龙
徐宗本
机构
西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第9期903-908,共6页
基金
国家自然科学基金 ( 6 9975 0 16 )资助
文摘
该文证明具有三角隐层单元的三层前向神经网络逼近多变元周期函数速度的上界估计、下界估计和饱和定理 .揭示该类神经网络之隐层单元数与网络逼近速度、逼近函数结构之间的关系 .特别指出二阶光滑模为该类神经网络的本质逼近阶 ,并且当被逼近函数属于二阶 L ipschitz函数类时 ,该类神经网络的逼近能力完全取决于被逼近函数的光滑性 .文中也证明了该类神经网络的最大逼近能力以及达到最大逼近能力的一个充分必要条件 .该文所获结果对于澄清该类神经网络的函数逼近能力与应用有重要指导意义 .
关键词
人工神经网络
函数
逼近
光滑模
逆定理
多变无周期函数
逼近阶估计
Keywords
three layers artificial neural network, function approximation, estimation of lower bounds, modulus of smoothness, converse theorem
分类号
O174.41 [理学—基础数学]
TP183 [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
发文年
被引量
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1
多变元周期函数的神经网络逼近:逼近阶估计
曹飞龙
徐宗本
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
11
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