Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approximation by Steklov Neural Network Operators

論文の概要: Approximation by Steklov Neural Network Operators

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01426v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 11:23:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 21:09:23.647544
Title: Approximation by Steklov Neural Network Operators
Title（参考訳）: Steklov ニューラルネットワーク演算子による近似
Authors: S. N. Karaman, M. Turgay, T. Acar,
Abstract要約: 我々はSteklov型積分を用いたニューラルネットワーク演算子の新バージョンを提案する。我々は、位数$r$の滑らかさのモジュライを通した収束率(英語版)など、族に対する収束定理(英語版)を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The present paper deals with construction of newly family of Neural Network operators, that is,Steklov Neural Network operators. By using Steklov type integral, we introduce a new version of Neural Network operators and we obtain some convergence theorems for the family, such as, pointwise and uniform convergence,rate of convergence via moduli of smoothness of order $r$.
Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいニューラルネットワーク演算子群であるSteklov Neural Network演算子群の構築について述べる。ステクロフ型積分を用いてニューラルネット作用素の新バージョンを導入し,次数$r$の滑らかさのモジュラーを通した収束の点次数および一様収束率などの収束定理を得る。

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