神经网络对φ-有界变差函数的逼近

• 作者: 石林蜜 谢庭藩
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 前向神经网络 sigmoidal函数 Heaviside函数 φ-有界变差
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 88-94
• 分类号: O174.41
• 字数: 4927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1540.2011.01.018

摘要

研究了以有界的sigmoidal函数σ为激活函数的单隐层神经网络对于在[a,b]上φ-有界变差函数f的逼近,得到的逼近偏差为‖σ‖φ-1(Vφ(f)[a,b]/n).倘若激活函数是Heaviside函数时,则逼近偏差为φ-1(Vφ(f)[a,b]/2n).此外,在第3节中,我们还将上述结果扩充到了全实轴上.

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	石林蜜	中国计量学院理学院	1	0	0.0	0.0