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Layered Neural Networks with Gaussian Hidden Units as Universal Approximations

机译:具有高斯隐藏单元作为通用逼近的分层神经网络

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摘要

A neural network with a single layer of hidden units of gaussian type is proved to be a universal approximator for real-valued maps defined on convex, compact sets of Rn.
机译:事实证明,具有单层高斯类型隐藏单元的神经网络是在Rn的凸紧集上定义的实值映射的通用逼近器。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |1990年第2期|210-215|共6页
  • 作者

    Hartman E; Keeler J; Kowalski J;

  • 作者单位

    Microelectronics and Computer Technology Corp. (MCC), 3500 West Balcones Center Drive, Austin, TX 78759-6509 USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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