Approximation problems in sigma-pi neural networks

LI Chunming; CHEN Tianping

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Approximation problems in sigma-pi neural networks

机译：sigma-pi神经网络中的逼近问题

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Recently, approximating continuous function of several variables by the composition and superposition g-π of the function π and a function of one variable g is arousing great attention due to its applications in artificial neural networks (cf. references). Mathematically, the approximation capability of the sigma-pi neural networks is equivalent to the denseness of the family of the linear combinations.

机译：近来，由于函数π的组成和叠加g-π以及一个变量g的函数而近似于几个变量的连续函数，由于其在人工神经网络中的应用，引起了极大的关注（参见参考文献）。在数学上，sigma-pi神经网络的逼近能力等同于线性组合族的密集度。

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来源
《Chinese science bulletin》 |1996年第13期|p.1072-1074|共3页
作者
LI Chunming; CHEN Tianping;
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作者单位

Institute of Mathematics, Fudan University, Shanghai 200433, China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自然科学现状及发展;
关键词
approximation theory; sigma-pi neural networks; denseness;

机译：逼近理论;σ-pi神经网络;密度;

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