کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
404375 | 677417 | 2011 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multivariate sigmoidal neural network approximation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Here we study the multivariate quantitative constructive approximation of real and complex valued continuous multivariate functions on a box or RNRN, N∈NN∈N, by the multivariate quasi-interpolation sigmoidal neural network operators. The “right” operators for our goal are fully and precisely described. This approximation is derived by establishing multidimensional Jackson type inequalities involving the multivariate modulus of continuity of the engaged function or its high order partial derivatives. Our multivariate operators are defined by using a multidimensional density function induced by the logarithmic sigmoidal function. The approximations are pointwise and uniform. The related feed-forward neural network is with one hidden layer.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 24, Issue 4, May 2011, Pages 378–386
Journal: Neural Networks - Volume 24, Issue 4, May 2011, Pages 378–386
نویسندگان
George A. Anastassiou,