Počet záznamů: 1  

An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation

  1. 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  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.