人工神经网络的单调序列逼近

• 作者: 谢庭藩 陈晓
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 单调序列 神经网络 最佳逼近
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 354-356,361
• 页数: 4页
• 分类号: O174.41
• 字数: 2369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1540.2009.04.015

摘要

设Nn,φ是以φ为激活函数的具有n+1个神经元的前向单隐层人工神经网络的全体.主要证明了,若f∈C[0,1],则对于任意的ε＞0,存在两个神经网络序列{Pn,φ}和{Qn,φ},使得在[0,1]上Qn,φ(x)≤Qn+1,φ(x)≤f(x)≤Pn+1,φ(x)≤Pn,φ(x),而且Pn,φ(x)-Qn,φ(x)≤(6+4√2)En,φ(f),这里的En,φ(f)为Nn,φ中的元对f的最佳逼近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢庭藩	中国计量学院理学院	19	71	5.0	7.0
2	陈晓	中国计量学院理学院	2	3	1.0	1.0