神经网络对R^d上连续函数最佳逼近的一个注记（英文）

A NOTE ON NEURAL NETWORKS FOR OPTIMAL APPROXIMATION OF CONTINUOUS FUNCTIONS IN R^d

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摘要本文构造了一类单隐层神经网络,使其逼近R^d上连续函数的速度达到最佳代数多项式逼近速度,并刻划了该类单隐层神经网络的逼近性质. In this paper, we construct a class of neural networks with single hidden layer, by which the approximation rate to continuous functions of d variables on any compact subset of Rd is the same as the case by the best algebraic polynomial. Fur- thermore, we characterize the approximation properties of this class of neural networks with single hidden laver.

作者谢林森陆文秀章莉

机构地区丽水学院数学系浙江师范大学数学系

出处《南京大学学报（数学半年刊）》 CAS 2013年第1期34-39,共6页 Journal of Nanjing University(Mathematical Biquarterly)

基金 Supported by National Natural Science Foundation of China(11171137) Natural Science Foundation of Zhejiang Province(Y6110676)

关键词神经网络逼近速度最佳逼近多项式 neural networks, approximation rate, the best algebraic polynomial ap-proximation

分类号 O174.41 [理学—基础数学]

引文网络
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