一类拟插值Kantorovich型神经网络算子的估计
项承昊， 赵 易
(杭州师范大学数学学院， 杭州 311121)
Estimates for the quasi-interpolation neural network operators of kantorovich type
XIANG Chenghao， ZHAO Yi
(School of Mathematics， Hangzhou Normal University， Hangzhou 311121， China)
摘要 该文在神经网络算子理论中的Max-product型算子和Kantorovich型算子的基础上， 构造了一种由Sigmiodal函数激发的拟插值型的神经网络算子， 考虑了其对实数域上非负连续函数的点态逼近和一致逼近， 并给出了其在L＋(p)(?)空间上的逼近定理.
关键词 ：
神经网络算子 ,
Kantorovich型算子 ,
Max-product型算子 ,
逼近
Abstract ：Based on the Max-product operators and Kantorovich type operators in the neural networks operators theory， a quasi-interpolation type neural network operator activated by Sigmoidal functions is constructed. The pointwise and uniform approximations of nonnegative continuous functions space are considered. Moreover， the quantitative estimate similar to K-functional on the L＋(p)(?) spaces is given.
Key words ：
neural network operators
Kantorovich-type operators
Max-product operators
approximation
收稿日期: 2023-04-18
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2023, Vol. 57 
