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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Approximating Multivariable Functions by Feedforward Neural Nets

verfasst von : Paul C. Kainen, Věra Kůrková, Marcello Sanguineti

Erschienen in: Handbook on Neural Information Processing

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Theoretical results on approximation of multivariable functions by feedforward neural networks are surveyed. Some proofs of universal approximation capabilities of networks with perceptrons and radial units are sketched. Major tools for estimation of rates of decrease of approximation errors with increasing model complexity are proven. Properties of best approximation are discussed. Recent results on dependence of model complexity on input dimension are presented and some cases when multivariable functions can be tractably approximated are described

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Metadaten
Titel
Approximating Multivariable Functions by Feedforward Neural Nets
verfasst von
Paul C. Kainen
Věra Kůrková
Marcello Sanguineti
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Handbook on Neural Information Processing

Print ISBN: 978-3-642-36656-7

Electronic ISBN: 978-3-642-36657-4

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-36657-4_5