Generalized logistic neural network approximation over finite dimension Banach spaces
научный журнал
Аппроксимируемые здесь функции имеют в качестве области конечномерное пространство Banach размерностью N ∈ N, и имеют значения в RN. Используя некоторые топологические свойства, описанные выше, выполнена многомерная аппроксимация с использованием нейронной сети для вышеуказанных функций. Обработка является количественной. Созданы многомерные неравенства типа Jackson, включающие модуль непрерывности аппроксимируемой функции. Установленные сходимости являются поточечными и равномерными. Возмущение и симметризация операторов приводят к увеличению скорости сходимости. Функцией активации здесь является обобщенная логистическая функция.
Сборник
Все статьи сборника:
Anastassiou George A.
Generalized logistic neural network approximation over finite dimension Banach spacesBayraktar B., Gomez L., Napoles J. E.
Inequalities of the 3/8-Simpson type for differentiable functions via generalized fractional operatorsBhayo B. A., Xie Liyao, Yildiz Yar Sebnem
On functional inequalities for psi functionDas Haripada, Goswami Nilakshi
Expansive mappings endowed with a directed graph in dislocated metric space and some new fixed-point resultsГарифьянов Фархат Нургаязович, Стрежнева Елена Васильевна
On three summation equations for functions that are holomorphic in the plane with a cut along a polygonal lineКалинин Сергей Иванович, Панкратова Лариса Васильевна
A simple proof of the Damascus inequalityRoy Sima, Singha Manoranjan
ℐK - sequential and ℐK - Fréchet-Urysohn spacesSaha Parthapratim, Kalita Hemanta, Hazarika Bipan
On HK-Sobolev space over hypergroup Gelfand pairTayyah A. S., Atshan W. G.
A class of bi-Bazilevič and bi-pseudo-starlike functions involving tremblay fractional derivative operator
Только зарегистрированные пользователи могут читать полные тексты и оставлять комментарии. Пожалуйста, зарегистрируйтесь.