Fugu-MT 論文翻訳(概要): Algebraic function based Banach space valued ordinary and fractional neural network approximations

論文の概要: Algebraic function based Banach space valued ordinary and fractional neural network approximations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07425v1
Date: Fri, 11 Feb 2022 20:08:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-19 08:20:37.616387
Title: Algebraic function based Banach space valued ordinary and fractional neural network approximations
Title（参考訳）: 代数関数に基づくバナッハ空間値の正規および分数ニューラルネットワーク近似
Authors: George A Anastassiou
Abstract要約: 近似はポイントワイドで一様ノルムです関連するバナッハ空間値フィードフォワードニューラルネットワークは、1つの隠蔽層を持つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Here we research the univariate quantitative approximation, ordinary and fractional, of Banach space valued continuous functions on a compact interval or all the real line by quasi-interpolation Banach space valued neural network operators. These approximations are derived by establishing Jackson type inequalities involving the modulus of continuity of the engaged function or its Banach space valued high order derivative of fractional derivatives. Our operators are defined by using a density function generated by an algebraic sigmoid function. The approximations are pointwise and of the uniform norm. The related Banach space valued feed-forward neural networks are with one hidden layer.
Abstract（参考訳）: ここでは、半補間バナッハ空間値付きニューラルネットワーク演算子を用いて、コンパクト区間またはすべての実数直線上のバナッハ空間値連続関数の非定値な近似、正規および分数について研究する。これらの近似は、係合関数の連続性のモジュラーや分数微分の高次導関数のバナッハ空間を含むジャクソン型不等式を確立することによって導かれる。作用素は代数的シグモイド関数によって生成される密度関数を用いて定義される。近似はポイントワイズであり、一様ノルムである。関連するバナッハ空間値フィードフォワードニューラルネットワークは、1つの隠蔽層を持つ。

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