Number of the records: 1
An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation
- 1.0328415 - ÚI 2010 RIV US eng J - Journal Article
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
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) 1M0567
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : model complexity of neural networks * Bochner integral
Subject RIV: IN - Informatics, Computer Science
Impact factor: 2.175, year: 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.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0174736
Number of the records: 1