Sigma-Pi神经网络中的逼近问题

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设函数π:R~n→R定义如下: π:(x_1,…,x_n)→multiply from k=1 to n(x_k)。 近来,用一个一元连续函数夕与函数冗的复合旷冗来逼近多元连续问题。由于其在人工神经网络中的重要应用,而受到广泛的关注。 事实上,所谓Sigma-Pi神经网络的能力,从数学上讲,就是形如 Let the function π: R ~ n → R be defined as follows: π: (x_1, ..., x_n) → multiply from k = 1 to n (x_k). Recently, we use a complex continuous function and a complex function to approximate the multivariate continuous problem. Due to its important application in artificial neural network, it receives extensive attention. In fact, the so-called Sigma-Pi neural network’s ability, mathematically speaking, is just like
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