Počet záznamů: 1
An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation
- 1.0328415 - ÚI 2010 RIV US eng J - Článek v odborném periodiku
Kainen, P.C. - Kůrková, Věra
An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation.
[Integrální horní odhad pro aproximaci neuronovými sítěmi.]
Neural Computation. Roč. 21, č. 10 (2009), s. 2970-2989. ISSN 0899-7667. E-ISSN 1530-888X
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) 1M0567
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
Klíčová slova: model complexity of neural networks * Bochner integral
Kód oboru RIV: IN - Informatika
Impakt faktor: 2.175, rok: 2009
For functions with suitable integral representations in the form of networks with infinitely many hidden units, upper bounds are derived on the speed of decrease of approximation error as the number of network units increases. These bounds are obtained using the framework of Bochner.
Pro funkce s vhodnými integrálními reprezentacemi ve tvaru sítí s nekonečně mnoha jednotkami jsou odvozeny odhady rychlosti aproximace neuronovými sítěmi s rostoucím počtem jednotek. Odhady jsou odvozeny pomocí metod Bochnerova integrálu.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0174736
Počet záznamů: 1