【摘 要】
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研究修正的幂函数作为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题.首先考虑以修正的一次幂函数作为激活函数的单隐层插值网络，并给出其外权的计算和对连续的目标函数的逼近估计.其次，研究了以修正的次数不超过r次的幂函数作为激活函数的网络，并借助样条逼近的理论，得到了网络对满足一定条件的目标函数的逼近误差估计.
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研究修正的幂函数作为激活函数的神经网络算子的构造与逼近问题.首先考虑以修正的一次幂函数作为激活函数的单隐层插值网络，并给出其外权的计算和对连续的目标函数的逼近估计.其次，研究了以修正的次数不超过r次的幂函数作为激活函数的网络，并借助样条逼近的理论，得到了网络对满足一定条件的目标函数的逼近误差估计.
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