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| 单变量Sigmoidal型神经网络的逼近 | |
| 引用本文： | 马国春,虞旦盛,周平. 单变量Sigmoidal型神经网络的逼近[J]. 数学学报, 2014, 0(1) |
| 作者姓名： | 马国春 虞旦盛 周平 |
| 作者单位： | 杭州师范大学数学系;Department |
| 基金项目： | 虞旦盛受国家自然科学基金(10901044);杭州师范大学优秀中青年教师支持计划项目资助;周平受加拿大NSERC资助 |
| 摘 要： | 引入了一种新的sigmoidal型神经网络,给出了其对连续函数逼近的点态和整体估计.结果表明这种新的神经网络算子具有多项式逼近所不能达到的很好的逼近速度.为了改进对光滑函数的逼近速度,我们进一步引入了一种新的神经网络的线性组合,并给出了这种组合逼近的点态估计和整体估计.最后给出了一个数值例子. |
| 关 键 词： | 前向神经网络 sigmoidal函数 逼近速度 |
On Approximation by Univariate Sigmoidal Neural Networks |
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