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乔治·阿纳斯塔西奥。

对模糊分数阶更S形函数激活的神经网络近似进行了重新审视。 （英语） Zbl 1528.26006号

数学。已找到。计算。 6、3号、320-353（2023）.
小结：本文研究了基于拟内插反正切代数的广义对称激活函数依赖模糊神经网络算子在紧区间上模糊实值函数的单变量模糊分数定量逼近。这些近似是通过建立模糊Jackson型不等式导出的，该不等式涉及所涉及函数的左右Caputo模糊分数导数的连续模糊模。近似值是模糊的逐点和模糊一致的。相关的前馈模糊神经网络具有一个隐层。我们还研究了模糊整数导数和模糊连续情形。我们使用高阶模糊微分的模糊分数逼近结果比在模糊仅连续情况下收敛得更好。

MSC公司：

26A33飞机 分数导数和积分
26E50型 模糊实数分析
41甲17 近似不等式（Bernstein，Jackson，Nikol'skiĭ型不等式）
41A25型 收敛速度，近似度
41A30型 其他特殊函数类的近似
41A36型 正算子逼近
47系列40 模糊算子理论

关键词：

反正切代数广义对称激活函数;神经网络模糊分数逼近;模糊拟内插算子;模糊连续模;模糊导数与模糊分数导数
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛G.A.Anastassiou｝，数学。已找到。计算。6，编号3，320-353（2023；Zbl 1528.26006）
全文： 内政部

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