Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 1998

Аннотация: Исследуются вычислительные возможности искусственных нейронных сетей. В связи с этим наметились возврат к классической постановке вопроса о представлении функций многих переменных с помощью суперпозиций и сумм функций одного переменного и новая редакция этого вопроса (ограничение одной произвольно выбранной нелинейной функцией одного переменного). Показано, что можно получить сколь угодно точное приближение любой непрерывной функции многих переменных, используя операции сложения и умножения на число, суперпозицию функций, линейные функции, а также одну произвольную непрерывную нелинейную функцию одного переменного. Для многочленов получен алгебраический вариант теоремы.Для нейронных сетей полученные результаты означают, что от функции активации нейрона требуется только нелинейность.

Журнал: Сибирский журнал вычислительной математики

Выпуск журнала: Т. 1, № 1

Номера страниц: 11-24

ISSN журнала: 15607526

Место издания: Новосибирск

Издатель: Федеральное государственное унитарное предприятие Издательство Сибирского отделения Российской академии наук

• Горбань Александр Николаевич (Сибирский федеральный университет)

• Ядро РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК