Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/39099
Название: Analytic function approximation by path-norm-regularized deep neural networks
Авторы: Beknazaryan, A.
Бекназарян, А.
Ключевые слова: analytic functions
deep neural networks
exponential convergence
path norm regularization
Дата публикации: 2022
Издатель: MDPI
Библиографическое описание: Beknazaryan, A. (2022). Analytic function approximation by path-norm-regularized deep neural networks. Entropy (Basel, Switzerland), 24(8), 1136. doi:10.3390/e24081136
Аннотация (реферат): We show that neural networks with an absolute value activation function and with network path norm, network sizes and network weights having logarithmic dependence on (Formula presented.) can (Formula presented.) -approximate functions that are analytic on certain regions of (Formula presented.). © 2022 by the author.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/39099
ISSN: 1099-4300
Располагается в коллекциях:Научные публикации, проиндексированные в SCOPUS и WoS

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2-s2.0-85136547854.pdf299,65 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.