High-Dimensional Approximation by Neural Networks.

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F03%3A06030182" target="_blank" >RIV/67985807:_____/03:06030182 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

High-Dimensional Approximation by Neural Networks.

Popis výsledku v původním jazyce

Approximation of high-dimensional mappings by neural networsk is investigated in the context of nonlinear approximation theory.It is shown that the 'curse of dimensionality' can be avoided when functions to be approximated have small special norms, whichare tailored to the type of computational units. Properties of such norms and method of derivation of their estimates are described. Estimates of rates of nonlinear approximation are applied to neural network learning formalized as approximate minimization.

Název v anglickém jazyce

High-Dimensional Approximation by Neural Networks.

Popis výsledku anglicky

Approximation of high-dimensional mappings by neural networsk is investigated in the context of nonlinear approximation theory.It is shown that the 'curse of dimensionality' can be avoided when functions to be approximated have small special norms, whichare tailored to the type of computational units. Properties of such norms and method of derivation of their estimates are described. Estimates of rates of nonlinear approximation are applied to neural network learning formalized as approximate minimization.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA201%2F02%2F0428" target="_blank" >GA201/02/0428: Nelineární aproximace s proměnnou bází a neuronové sítě</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2003

Kód důvěrnosti údajů

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

Název knihy nebo sborníku

Advances in Learning Theory: Methods, Models and Applications.

ISBN

1-58603-341-7

Počet stran výsledku

20

Strana od-do

69-88

Počet stran knihy

—

Název nakladatele

IOS PRESS

Místo vydání

Amsterdam

Kód UT WoS kapitoly

—