Interpolation And Rates Of Convergence For A Class Of Neural Networks

Feilong Cao; Yongquan Zhang; Ze-Rong He

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Interpolation And Rates Of Convergence For A Class Of Neural Networks

机译：一类神经网络的插值和收敛速度

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This paper presents a type of feedforward neural networks (FNNs), which can be used to approximately interpolate, with arbitrary precision, any set of distinct data in multidimensional Euclidean spaces. They can also uniformly approximate any continuous functions of one variable or two variables. By using the modulus of continuity of function as metric, the rates of convergence of approximate interpolation networks are estimated, and two Jackson-type inequalities are established.

机译：本文提出了一种前馈神经网络（FNN），可以将其用于以任意精度近似插值多维欧几里德空间中的任何一组不同数据。它们还可以统一逼近一个或两个变量的任何连续函数。通过使用函数连续性模量作为度量，估计近似插值网络的收敛速度，并建立了两个杰克逊型不等式。

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来源
《Applied Mathematical Modelling》 |2009年第3期|1441-1456|共16页
作者
Feilong Cao; Yongquan Zhang; Ze-Rong He;
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作者单位

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
neural networks; interpolation; approximation; estimate of error;

机译：神经网络插值逼近误差估计;

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