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Intelligent Systems: Approximation by Artificial Neural Networks

Intelligent Systems: Approximation by Artificial Neural Networks
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 35554394X Buchausg. u.d.T.: ‡Anastassiou, George A., 1952 - : Intelligent systems
ISBN 978-3-642-21430-1
Name Anastassiou, George A.
T I T E L Intelligent Systems: Approximation by Artificial Neural Networks
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2011
2011
Umfang Online-Ressource (VIII, 108p, digital)
Reihe Intelligent Systems Reference Library ; 19
Notiz / Fußnoten Includes bibliographical references
Weiterer Inhalt Title; Preface; Contents; Univariate Sigmoidal Neural Network Quantitative Approximation; Introduction; Background and Auxiliary Results; Real Neural Network Quantitative Approximations; Complex Neural Network Quantitative Approximations; References; Univariate Hyperbolic Tangent Neural Network Quantitative Approximation; Introduction; Basic Ideas; Real Neural Network Quantitative Approximations; Complex Neural Network Quantitative Approximations; References; Multivariate Sigmoidal NeuralNetwork Quantitative Approximation; Introduction; Background and Auxiliary Results. Real Multivariate Neural Network Quantitative ApproximationsComplex Multivariate Neural Network Quantitative Approximations; References; Multivariate Hyperbolic Tangent Neural Network Quantitative Approximation; Introduction; Basic Ideas; Real Multivariate Neural Network Quantitative Approximations; Complex Multivariate Neural Network Quantitative Approximations; References;
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Anastassiou, George A., 1952 - : Intelligent systems
ISBN ISBN 978-3-642-21431-8
Klassifikation UYQ
COM004000
*68-01
92B20
41A25
68T05
006.3
006.3
Q342
ST 301
Kurzbeschreibung George A. Anastassiou
2. Kurzbeschreibung This brief monograph is the first one to deal exclusively with the quantitative approximation by artificial neural networks to the identity-unit operator. Here we study with rates the approximation properties of the "right" sigmoidal and hyperbolic tangent artificial neural network positive linear operators. In particular we study the degree of approximation of these operators to the unit operator in the univariate and multivariate cases over bounded or unbounded domains. This is given via inequalities and with the use of modulus of continuity of the involved function or its higher o
1. Schlagwortkette Approximation
Neuronales Netz
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Approximation -- Neuronales Netz
2. Schlagwortkette Approximation
Neuronales Netz
ANZEIGE DER KETTE Approximation -- Neuronales Netz
SWB-Titel-Idn 348700148
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21431-8
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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