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高校应用数学学报
高校应用数学学报  2015, Vol. 30 Issue (3): 280-290    
    
前向神经网络逼近误差估计
银俊成1, 尹茂仁2
1. 中国计量学院理学院, 浙江杭州, 310018
2. 忻州师范学院专科部, 山西忻州, 034000
Estimate for approximation error of feedforward neural networks
YIN Jun-cheng1, YIN Mao-ren2
1. College of Sci., China Jiliang Univ., Hangzhou 310018, China
2. Dept. of Math., Junior college of Xinzhou Teachers Univ., Xinzhou 034000, China
 全文: PDF 
摘要： 构造了一种前向神经网络并研究了其对连续函数以及$L^p$可积函数的逼近误差, 去掉了以前的文献中要求激活函数为奇函数的限制, 提出了新的网络参数的设置. 此外, 进一步研究了该神经网络参数设置与逼近误差之间的关系, 给出了此类神经网络逼近所能达到的误差上确界. 与此同时, 数值实验的结果显示该网络的逼近效果优于已有结果.
关键词： 神经网络;  逼近;  误差估计;  $L^p$度量    
Abstract: In this paper, a general feedforward neural network is constructed, in which the activation function is not assumed to be odd, and the threshold values and direction weight values are different from the known choices. In addition, lower bounds of approximation errors of the proposed neural networks are discussed. Some examples of numerical experiments are listed to demonstrate the theoretical results.
Key words: neural networks    approximation    estimate    $L^p$ metric
收稿日期: 2015-03-26 出版日期: 2018-05-27
CLC:  O174.41  
基金资助: 国家自然科学基金(11301494, 61302190); 浙江省信号处理重点实验室开放基金(ZJKL_4_SP-OP2013–03)
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银俊成
尹茂仁

引用本文:

银俊成, 尹茂仁. 前向神经网络逼近误差估计[J]. 高校应用数学学报, 2015, 30(3): 280-290.

YIN Jun-cheng, YIN Mao-ren. Estimate for approximation error of feedforward neural networks. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities, 2015, 30(3): 280-290.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/    或    http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/Y2015/V30/I3/280

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