Počet záznamů: 1

An Integral Upper Bound for Neural Network Approximation

  1. 1.
    0328415 - UIVT-O 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
    Grant CEP: GA MŠk(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