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通过构造一种名为“选择激活网络”的特殊的三层前馈神经网络,作者提出了一种新的用于逼近定义在紧集上的有限维欧氏空间之间的连续映射的多层感知器的架构方法.并进一步指出了具有这种构架的神经网络能够逼近此类特定的函数到任意的精度,而且在受训于新的模式时。这种网络先前所学得的知识的可能不会丢失或被毁坏.