神经网络对φ-有界变差函数的逼近

来源 :中国计量学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ysc4444

【摘要】

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研究了以有界的sigmoidal函数σ为激活函数的单隐层神经网络对于在[a,b]上φ-有界变差函数f的逼近,得到的逼近偏差为‖σ‖φ-1{Vφ(fn)[a,b]/n}.倘若激活函数是Heaviside函

【作者】

：

石林蜜谢庭藩

【机构】

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中国计量学院理学院

【出处】

：

中国计量学院学报

【发表日期】

：

2011年1期

【关键词】

：

前向神经网络 sigmoidal函数 Heaviside函数 -有界变差 feed-forward neural network sigmoidal fun

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研究了以有界的sigmoidal函数σ为激活函数的单隐层神经网络对于在[a,b]上φ-有界变差函数f的逼近,得到的逼近偏差为‖σ‖φ-1{Vφ(fn)[a,b]/n}.倘若激活函数是Heaviside函数时,则逼近偏差为φ-1{Vφ(f)[a,b]/2n}.此外,在第3节中,我们还将上述结果扩充到了全实轴上.

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