Expansiones asintóticas de tipo Voronovskaya para funciones de error basadas en cuasi-interpolación de operadores de redes neuronales
Autores
Anastassiou, George A.
Director
Tipo de contenido
Artículo de revista
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2015-01-01
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Resumen
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 caso univariado. También se trata análogamente el caso multivariado.
Here we examine the quasi-interpolation error function based neu-ral network operators of one hidden layer. Based on fractional calculus theorywe derive a fractional Voronovskaya type asymptotic expansion for the errorof approximation of these operators to the unit operator, as we are studyingthe univariate case. We treat also analogously the multivariate case.
Here we examine the quasi-interpolation error function based neu-ral network operators of one hidden layer. Based on fractional calculus theorywe derive a fractional Voronovskaya type asymptotic expansion for the errorof approximation of these operators to the unit operator, as we are studyingthe univariate case. We treat also analogously the multivariate case.