关于径向基函数神经网络的万能逼近性质
机器学习
2023-04-11 v2 机器学习
摘要
本文考虑一类新的RBF（径向基函数）神经网络，其中平滑因子被位移所替代。我们在激活函数的一定条件下证明，这些网络能够在维欧几里得空间的任意紧子集上逼近任意连续多元函数。对于具有有限个固定质心的RBF网络，我们描述了保证任意精度逼近的条件。
引用
@article{arxiv.2304.02220,
title = {On the universal approximation property of radial basis function neural networks},
author = {Aysu Ismayilova and Muhammad Ismayilov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02220},
year = {2023}
}
备注
11 pages, a short proof of Theorem 3.3 added