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...

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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
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Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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