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【24h】

Neuro-Fuzzy Function Approximations Using Feedforward Networks - An Application of Sigmoidal Signal

机译:使用前馈网络的神经模糊函数逼近-S形信号的应用

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摘要

Chen, Cybenko, Funahashi, Babri, Gorban, Barron and others studied function approximation capabilities by feed forward neural networks. Ramakrishnan and his collaborators introduced the left sigmoidal and right sigmoidal signals to prove some function approximation theorems in continuous functions. In this paper, the right sigmoidal signal is used to establish function approximation theorems using infimum and supremum operators.
机译:Chen,Cybenko,Funahashi,Babri,Gorban,Barron等人通过前馈神经网络研究了函数逼近能力。 Ramakrishnan和他的合作者介绍了左S形信号和右S形信号,以证明连续函数中的一些函数逼近定理。在本文中,右S形信号用于使用最小和最高算子建立函数逼近定理。

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