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J.M.阿尔米拉。;Lopez-de-Teruel，体育。;罗梅罗·洛佩斯。;Voiglander，F。

使用单层和多层前馈神经网络进行近似的负结果。 （英语） 兹伯利07309692

数学杂志。分析。申请。 494，第1号，文章ID 124584，11页（2021）.
摘要：我们证明了用具有一个隐层和任意连续激活函数的前馈神经网络逼近定义在紧子集上的函数的一个否定结果。简而言之，这个结果表明存在目标函数，而这些目标函数很难用这些神经网络来逼近。我们还证明了具有任意的隐藏层的数量，对于有理函数或具有有限多个片段的连续样条函数的激活函数。

引用于2文件

MSC公司：

2017年10月68日 人工神经网络与深度学习
41A30型 其他特殊函数类的近似

关键词：

昏昏欲睡的结果;收敛速度;神经网络逼近;脊函数;有理函数;样条曲线
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.M.Almira}等人，J.Math。分析。申请。494，第1号，文章ID 124584，11页（2021；Zbl 07309692）
全文： 内政部 arXiv公司

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