In this article, we present a multiyariate two-layer feedforward neural networks that approximate continuos functions defined on [0, 1]d. We show that the L1 error of approximation is asymptotically proportional to the modulus of continuity of the underlying function taken at √d/n, where n is the number of function values used.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.