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神经网络对Rd上连续函数最佳逼近的一个注记
  • ISSN号：0469-5097
  • 期刊名称：《南京大学学报：数学半年刊》
  • 时间：0
  • 分类：O174.41[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构：[1]丽水学院数学系,丽水323000, [2]浙江师范大学数学系,金华321004
  • 相关基金：Supported by National Natural Science Foundation of China （11171137） and Natural Science Foundation of Zhejiang Province （Y6110676）.
作者： 谢林森[1], 陆文秀[2], 章莉[2]
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
中文摘要：

本文构造了一类单隐层神经网络，使其逼近Rd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．

英文摘要：

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.

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期刊信息
  • 《南京大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编：龚昌德
  • 地址：南京汉口路22号南京大学（自然科学版）编辑部
  • 邮编：210093
  • 邮箱：xbnse@netra.nju.edu.cn
  • 电话：025-83592704
  • 国际标准刊号：ISSN：0469-5097
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1169/N
  • 邮发代号:28-25
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:9316