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Convergence and Rates of Convergence of Recursive Radial Basis Functions Networks in Function Learning and Classification

机译:函数学习和分类中递归径向基函数网络的收敛性和收敛速度

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摘要

In this paper we consider convergence and rates of convergence of the normalized recursive radial basis function networks in function learning and classification when network parameters are learned by the empirical risk minimization.
机译:在本文中,当通过经验风险最小化学习网络参数时,我们在函数学习和分类中考虑归一化递归径向基函数网络的收敛性和收敛速度。

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