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神经网络的本质逼近阶 被引量：14

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摘要 运用多元函数逼近工具,对三层前向人工神经网络逼近连续和可积函数的本质逼近阶进行了定量研究.证明了当激活函数满足一定条件时,对任意的连续或可积函数,能具体构造有明确隐层单元下界的三层网络使之对被逼近函数任意逼近.给出该类神经网络逼近的上、下界估计和本质逼近阶估计,刻画所构造网络的逼近性能与网络隐层拓扑结构之间的关系.特别地,当被逼近函数为二阶Lipschitz函数时,所建立的神经网络其逼近速度完全取决于被逼近函数的光滑性.所获结果对逼近连续或可积函数类的前向神经网络具体构造及逼近能力刻画有重要的理论指导意义.
作者 曹飞龙 徐宗本
机构地区 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所
出处 《中国科学（E辑）》 CSCD 北大核心 2004年第4期361-373,共13页 Science in China(Series E)
基金 国家"八六三"基金资助项目(20001AA113182) 国家博士后基金资助项目 教育部科技重点资助项目(03412)
关键词 前向神经网络 连续函数 可积函数 逼近阶 光滑模 人工神经网络
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献21

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二级参考文献1

  • 1G. Cybenko. Approximation by superpositions of a sigmoidal function[J] 1989,Mathematics of Control, Signals, and Systems(4):303～314

共引文献49

同被引文献131

引证文献14

二级引证文献73

中国科学（E辑）
2004年 第4期

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