Expansiones asintóticas de tipo Voronovskaya para funciones de error basadas en cuasi-interpolación de operadores de redes neuronales
Aquí se examinan funciones de error basadas en cuasi-interpolaciónde operadores de redes neuronales de una capa oculta. Basado en teoría decálculo fraccional se deriva una expansión de asintótica de tipo Voronovskayapara el error de aproximación de estos operadores al operador unitario, asícomo el c...
- Autores:
-
Anastassiou, George A.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/66473
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/66473
http://bdigital.unal.edu.co/67501/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Neural Network Fractional Approximation
Multivariate Neural Network Approximation
Voronovskaya Asymptotic Expansions
Fractional derivative
Error function
Aproximación fraccional de redes neuronales
ExpansiÓn asintótica de Voronovskaya
Derivada fraccional
Función error
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Aquí se examinan funciones de error basadas en cuasi-interpolaciónde operadores de redes neuronales de una capa oculta. Basado en teoría decálculo fraccional se deriva una expansión de asintótica de tipo Voronovskayapara el error de aproximación de estos operadores al operador unitario, asícomo el caso univariado. También se trata análogamente el caso multivariado. |
---|