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Wavelet Interpolation Networks

机译:小波插值网络

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摘要

We describe a new approach to real time learning of unknown functions based on an interpolating wavelet estimation. We choose a subfamily of a wavelet basis relying on nested hierarchical allocation and update in real time our estimate of the unknown function. Such an interpolation process can be used for real time applications like neural network adaptive control, where learning an unknown function very fast is critical.
机译:我们描述了一种基于插值小波估计的未知函数实时学习的新方法。我们根据嵌套的分层分配选择基于小波的子族,并实时更新未知函数的估计值。这样的插值过程可用于实时应用,例如神经网络自适应控制,在该应用中,快速学习未知功能至关重要。

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