%0 Journal Article
%T 关于插值神经网络的构造性
%A 谢庭藩
%A 曹飞龙
%J 自然科学进展
%D 2008
%I 
%X 神经网络插值问题是神经网络理论与应用的研究热点与难点之一．文中研究具有插值性质的前向神经网络的构造与逼近问题．对于一般的Sigmoidal激活函数和d维Euclid空间中的插值样本，分别构造了精确插值和近似插值的单隐层前向神经网络，研究这两类网络之间的偏差，并分别估计它们对目标函数的逼近误差，指出神经网络插值与一般代数多项式插值之间的本质差异．
%K 神经网络
%K 精确插值
%K 近似插值
%K 偏差估计
%K 多项式插值
%K 前向神经网络
%K 本质差异
%K 代数
%K 逼近误差
%K 目标函数
%K 估计
%K 偏差
%K 单隐层
%K 近似
%K 样本
%K 空间
%K Euclid
%K 激活函数
%K 逼近问题
%K 构造
%K 具有插值性质
%K 热点
%K 研究
%K 应用
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=96E6E851B5104576C2DD9FC1FBCB69EF&jid=504AF8C1E5476CA7C4EC9DF6FEAC14AC&aid=493287596C710665236E131DF84F48FB&yid=67289AFF6305E306&vid=13553B2D12F347E8&iid=38B194292C032A66&sid=9DC563A0FEFC04F9&eid=9D9F10A828991FA6&journal_id=1002-008X&journal_name=自然科学进展&referenced_num=0&reference_num=19