Continuity of Approximation by Neural Networks in Lp Spaces.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F01%3A06010005" target="_blank" >RIV/67985807:_____/01:06010005 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Continuity of Approximation by Neural Networks in Lp Spaces.

Popis výsledku v původním jazyce

Devices such as neural networks typically approximate the elements of some function space X by elements of a nontrivial finite union M of finite-dimensional spaces. Thus, no continuous finite neural network approximation can be within any positive constant of a best approximation in the Lp-norm.

Název v anglickém jazyce

Continuity of Approximation by Neural Networks in Lp Spaces.

Popis výsledku anglicky

Devices such as neural networks typically approximate the elements of some function space X by elements of a nontrivial finite union M of finite-dimensional spaces. Thus, no continuous finite neural network approximation can be within any positive constant of a best approximation in the Lp-norm.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F99%2F0092" target="_blank" >GA201/99/0092: Nelineární aproximace neuronovými sítěmi</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2001

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Annals of Operations Research

ISSN

0254-5330

e-ISSN

—

Svazek periodika

101

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

143-147

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—