关于插值神经网络的构造性

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神经网络插值问题是神经网络理论与应用的研究热点与难点之一.文中研究具有插值性质的前向神经网络的构造与逼近问题.对于一般的Sigmoidal激活函数和d维Euclid空间中的插值样本,分别构造了精确插值和近似插值的单隐层前向神经网络,研究这两类网络之间的偏差,并分别估计它们对目标函数的逼近误差,指出神经网络插值与一般代数多项式插值之间的本质差异.
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