Aproximación de red neuronal tangente hiperbólica simetrizada y perturbada suavizada multivariante sobre dominios infinitos
Autores: Anastassiou, George A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Aproximación de red neuronal tangente hiperbólica simetrizada y perturbada suavizada multivariante sobre dominios infinitos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Multivariado
Cuantitativo
Aproximación suave
Operadores de red neuronal
Función de activación
Cuasi-interpolación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, estudiamos la aproximación suave cuantitativa multivariante bajo la diferenciación de funciones. Los aproximadores aquí son operadores de redes neuronales multivariadas activados por la función de activación tangente hiperbólica simetrizada y perturbada. Todos los dominios utilizados aquí son infinitos. Los operadores de redes neuronales multivariadas son de tipo cuasi-interpolación: el tipo básico, el tipo Kantorovich y el tipo cuadratura. Damos aproximaciones multivariadas punto a punto y uniformes con tasas. Terminamos con ilustraciones.
Descripción
En este artículo, estudiamos la aproximación suave cuantitativa multivariante bajo la diferenciación de funciones. Los aproximadores aquí son operadores de redes neuronales multivariadas activados por la función de activación tangente hiperbólica simetrizada y perturbada. Todos los dominios utilizados aquí son infinitos. Los operadores de redes neuronales multivariadas son de tipo cuasi-interpolación: el tipo básico, el tipo Kantorovich y el tipo cuadratura. Damos aproximaciones multivariadas punto a punto y uniformes con tasas. Terminamos con ilustraciones.