%0 Journal Article
%T Fractional Voronovskaya type asymptotic expansions for quasi-interpolation neural network operators
%A George A Anastassiou
%J Cubo : A Mathematical Journal
%D 2012
%I Universidad de La Frontera and Universidade Federal de Pernambuco
%X Here we study further the quasi-interpolation of sigmoidal and hyperbolic tangent types neural network operators of one hidden layer. Based on fractional calculus theory we derive fractional Voronovskaya type asymptotic expansions for the error of approximation of these operators to the unit operator. Estudiamos la cuasi-interpolaci¨®n de los operadores de redes neuronales de tipo tangencial hiperb¨®lico y sigmoidal de una capa oculta. Basados en la Teor¨ªa del C¨¢lculo Fraccional, obtenemos expansiones asint¨®ticas del tipo Voronovskaya para el error en la aproximaci¨®n de estos operadores hacia el operador unitario.
%K Neural Network Fractional Approximation
%K Voro-novskaya Asymptotic Expansion
%K fractional derivative
%U http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0719-06462012000300005