论文摘要
为了探究随机径向基函数神经网络的函数逼近能力,运用随机权重前馈神经网络收敛性分析的方法对其进行收敛性分析。首先利用广义δ函数的性质构建一个被近似函数的极限积分表达式;其次用蒙特卡罗方法计算这个表达式中的积分,证明随机径向基函数神经网络可以逼近任意连续函数。同时,从理论上分析了随机径向基函数神经网络的收敛特性,发现其收敛误差随着隐藏层神经元节点的增加而逐渐减少,表明其是一个高效的函数逼近器,并且具有处理大数据问题的潜力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张逾傲,胡觉亮
关键词: 神经网络,蒙特卡罗方法,收敛性分析,连续函数,径向基函数,随机径向基函数
来源: 浙江理工大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 数学,自动化技术
单位: 浙江理工大学理学院
基金: 国家自然科学基金项目(11771393)
分类号: TP183;O242.2
页码: 835-840
总页数: 6
文件大小: 192K
下载量: 105
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