Bounds on Rates of Variable-Basis and Neural Network Approximation.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F01%3A06010015" target="_blank" >RIV/67985807:_____/01:06010015 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Bounds on Rates of Variable-Basis and Neural Network Approximation.

Popis výsledku v původním jazyce

Tightness of bounds on rates of approximation by feedforward neural networks is investigated in a more general context of nonlinear approximation by variable-basis functions. Tight bounds on the worst case error in approximation by linear combinations ofn elements of an orthonormal variable basis are derived.

Název v anglickém jazyce

Bounds on Rates of Variable-Basis and Neural Network Approximation.

Popis výsledku anglicky

Tightness of bounds on rates of approximation by feedforward neural networks is investigated in a more general context of nonlinear approximation by variable-basis functions. Tight bounds on the worst case error in approximation by linear combinations ofn elements of an orthonormal variable basis are derived.

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%2F00%2F1482" target="_blank" >GA201/00/1482: Aproximace funkcí pomocí stromů a jejich využití v analýze dat</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

IEEE Transactions on Information Theory

ISSN

—

e-ISSN

—

Svazek periodika

47

Číslo periodika v rámci svazku

6

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

2659-2665

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—